在微调的InceptionResNetV2上进行预测

Question

我正在尝试使用经过微调的InceptionResNet2对测试集进行预测。我正在努力为模型生成正确的输入形状。我尝试运行的代码是：

Y_pred = model.predict(test_data)

出现的错误是这样的：

  

ValueError：检查输入时出错：预期   global_average_pooling2d_1_input具有形状（8，8，1536）但得到了   形状为（7，7，512）的数组

我用于微调的模型如下：

base_model = InceptionResNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299,299,3))

top_model = Sequential()
top_model.add(GlobalAveragePooling2D(input_shape=base_model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
top_model.load_weights(top_model_weights_path)

new_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output))

有人知道为什么会这样吗？