Question

训练完模型后，我尝试绘制softmax输出的图，但是这会导致标题中提到的运行时错误。

以下是以下代码段：

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

import helper

# Test out your network!

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
img = images[1]

# TODO: Calculate the class probabilities (softmax) for img
ps = torch.exp(model(img))

# Plot the image and probabilities
helper.view_classify(img, ps, version='Fashion')

Answer 1

问题出在这部分（我想）。

13 s

问题：正在加载的图像尺寸为28x28，但是，模型输入中的第一个索引通常是批处理大小。由于只有1张图片，因此您必须将第一个尺寸设置为尺寸1。为此，请执行fitEllipse或5 ms。另外，第一层的权重似乎是784 x128。即，图像应转换为矢量并馈入模型。为此，我们做#!/usr/bin/python3 # 2019/02/13 # https://stackoverflow.com/a/54604608/54661984 import cv2 import numpy as np fpath = "sem.png" img = cv2.imread(fpath) ## Convert into grayscale and threshed it gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) th, threshed = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY) ## Morph to denoise threshed = cv2.dilate(threshed, None) threshed = cv2.erode(threshed, None) ## Find the external contours cnts = cv2.findContours(threshed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2] cv2.drawContours(img, cnts, -1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA) ## Fit ellipses for cnt in cnts: if cnt.size < 10 or cv2.contourArea(cnt) < 100: continue rbox = cv2.fitEllipse(cnt) cv2.ellipse(img, rbox, (255, 100, 255), 2, cv2.LINE_AA) ## This it cv2.imwrite("dst.jpg", img)。

因此，您总共需要做

img = images[1]

# TODO: Calculate the class probabilities (softmax) for img
ps = torch.exp(model(img))

或者您可以只使用一个命令而不是两个命令（无需挤压）

img = img.view( (-1,) + img.shape)

RuntimeError：大小不匹配，m1：[28 x 28]，m2：[784 x 128]

1 个答案: