Keras / Tensorflow預測：陣列形狀的錯誤

Question

我在這里關注Keras CIFAR10教程 。 我做的唯一改變是：

[a]添加到教程文件的末尾

model.save_weights('./weights.h5', overwrite=True)

[b]將〜。/ keras / keras.json更改為

{"floatx": "float32", "backend": "tensorflow", "epsilon": 1e-07}

我可以成功運行模型。

然后我想針對訓練的模型測試單個圖像。 我的代碼：

[... similar to tutorial file with model being created and compiled...]
...
model = Sequential()
...
model.compile()

model.load_weights('./ddx_weights.h5')

img = cv2.imread('car.jpeg', -1) # this is is a 32x32 RGB image
img = np.array(img)
y_pred = model.predict_classes(img, 1)
print(y_pred)

我收到此錯誤：

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 32, 3) for Tensor 'convolution2d_input_1:0', which has shape '(?, 3, 32, 32)'

對於要測試的單個圖像，重塑輸入數據的正確方法是什么？

我沒有在./keras/keras.json添加"image_dim_ordering": "tf" 。

Answer 1

你必須重塑輸入圖像的形狀為[?, 3, 32, 32] ? 是批量大小。 在您的情況下，由於您有1個圖像，批處理大小為1，因此您可以執行以下操作：

img = np.array(img)
img = img.reshape((1, 3, 32, 32))

Answer 2

我現在正在處理cifar10數據，我發現簡單的重塑不起作用，應該使用numpy.transpose。