为什么我不能在这张单张图片上运行我的 tensorflow CNN 模型？

Question

我从头开始创建了一个 TensorFlow CNN 来识别某些类型的动物。我相信该模型正在运行，因为我正在获取有关训练数据的数据，并且在运行代码时在我的目录中看到了一个新文件夹。当我尝试运行代码以针对下方的新单张图像进行预测时，出现此错误。我是 TensorFlow 的新手，所以我不确定自己做错了什么。该图像位于主目录中，是一个 .jpg 图像。如果您需要更多信息，请与我们联系。谢谢

CATEGORIES = ["cane", "cavallo", "elefante", "farfalla", "gallina",

      "gatto", "mucca", "pecora", "ragno", "scoiattolo"]

def prepare(file):

IMG_SIZE = 50

img_array = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))

return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)

model = tf.keras.models.load_model("CNN.model")

from PIL import Image

import numpy as np

from skimage import transform

image = load('test.jpg')

model.predict(image)

prediction = model.predict([image])

prediction = list(prediction[0])

print(CATEGORIES[prediction.index(max(prediction))])

Answer 1

我想你只是忘了应用你的 def 准备（文件）。你能试一下吗model.predict(prepare(image))这就是为什么 RGB 和预期的灰度不匹配的原因。因为你加载它的方式，它是 RGB，因为你的准备功能没有应用。应用后，它应该是一个灰度图像并且应该可以工作。

Answer 2

所以错误很明显。expected axis -1 of input shape to have value 1 but received input with shape [None, 256, 256, 3]该错误表明提供给模型的输入通道是3由于RGBimage 但您的模型需要带有 channel 的图像1。这意味着您的模型需要一张grayscale图像，而您在预测时提供了一张RGB图像。您应该提供一个图像，[None, 256, 256, 1]其中None代表batch_size。您能否通过添加型号代码来确认这一点？更新：你刚刚更新了你的问题，所以在这里我可以看到你正在用灰度图像训练你的模型。X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)但我认为当predicting您使用 RGB 图像调用时。