為什么我得到“圖形執行錯誤？” 什么時候預測深度學習模型

Question

首先，我已經加載了我的模型來預測我已經准備好的推理集，但是在嘗試預測並顯示結果時出現錯誤。

所以這里是我的代碼

def load_img(filename):
  img = read_file(filename) # Load Data
  img = decode_image(img, channels=3) # convert to RGB
  img = resize(img, size=[img_height, img_height])
  img = np.array(img)[:,:,1] # Resize image
  img = img/255. # Rescale Images
  return img

inf1 = load_img(r'ML2\COVID-19\inf_set\covid\covid - 1.jpeg')
inf2 = load_img(r'ML2\COVID-19\inf_set\covid\covid - 2.jpeg')
inf3 = load_img(r'ML2\COVID-19\inf_set\normal\Normal - 1.jpeg')
inf4 = load_img(r'ML2\COVID-19\inf_set\normal\Normal - 2.jpeg')
inf5 = load_img(r'ML2\COVID-19\inf_set\pneumonia\Pneumonia - 1.jpeg')
inf6 = load_img(r'ML2\COVID-19\inf_set\pneumonia\Pneumonia - 2.jpeg')


plt.figure(figsize=(35, 5))
plt.suptitle('Prediction Results', fontsize=15)
counter = 1
for i in [inf1,inf2, inf3, inf4, inf5,inf6]:
    plt.subplot(1,6,counter)
    res = int(tf.round(model.predict(x=expand_dims(i, axis=0))))
    plt.imshow(i)
    plt.title(f"Prediction: {label_data[res]}")
    plt.axis('off')
    counter += 1
plt.show()  

這里是錯誤通知

所以，我需要幫助來解決這個問題，謝謝你

Answer 1

您正在壓縮此行中的圖像大小

img = np.array(img)[:,:,1]

這就是為什么您的圖像變成大小(220,220)而不是(220,220,1)的原因，當您執行expand_dims ，它將具有正確的輸入形狀(1,220,220,1)

你可以改變load_img函數，或者你可以通過這樣做來解決這個問題

res = int(tf.round(model.predict(x=expand_dims(i, axis=[0,3]))))