如何在Python中設置圖像形狀以進行Tensorflow預測？

Question

我正在處理以下錯誤：

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

占位符設置為： x = tf.placeholder(tf.float32, (None, 32, 32, 3))

並且圖像（運行print(img1.shape) ）的輸出為： (32, 32, 3) print(img1.shape) (32, 32, 3)

運行時如何更新圖像以使其對齊： print(sess.run(correct_prediction, feed_dict={x: img1}))

Answer 1

程序中的占位符x代表一批 32x32（大概是）RGB圖像，將在單個步驟中計算出預測。 如果要對單個圖像（即形狀(32, 32, 3) 32、32、3 (32, 32, 3)的陣列）計算預測，則必須對其進行重塑以具有額外的引導尺寸。 有很多方法可以做到這一點，但是np.newaxis是一種很好的方法：

 img1 = ...                             # Array of shape (32, 32, 3)
 img1_as_batch = img1[np.newaxis, ...]  # Array of shape (1, 32, 32, 3)

 print(sess.run(correct_prediction, feed_dict={x: img1_as_batch}))