Question

在编写第一个NN程序时遇到了一些麻烦。我基本上想在画布上绘制一个数字，并将其提供给应该显示“已识别”数字的NN。

#create the NN, train with mnist and load img saved from canvas
def Analizza():

    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

    x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1)

    model = tf.keras.models.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu, input_shape= x_train.shape[1:]))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax))
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    model.fit(x_train, y_train, epochs=3)
    model.save('modello_numeri.model')

    getter(c)

    width = 28
    height = 28

    img = Image.open(immagine_salvata)
    img = img.resize((width,height), Image.BICUBIC)
    img.save(immagine_salvata)

    img = PIL.Image.open("immagine.jpg").convert("L")
    img_ar = np.array(img)

    img_ar_norm = tf.keras.utils.normalize(img_ar, axis=1)

    plt.imshow(img_ar, cmap=plt.cm.binary)
    plt.show()  

    #make prediction
    predizione = model.predict(img_ar_norm, batch_size=None)
    risposta = np.argmax(predizione[0])

    print(risposta)

    #risultato = tk.Label(window, text=risposta, font=("Helvetica",57))
    #risultato.grid(row=0, column=1, sticky="E")

这部分给了我这些错误：

Tkinter回调中的异常追溯（最近一次通话）：调用中的文件>“ C：\ Users \ Massimo \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python37 \ lib \ tkinter__init __。py”，行1705 返回self.func（* args） Analizza中的文件“ c：/Users/Massimo/AppVisualCode/disegno.py”，第91行 predizione = model.predict（img_ar_norm，batch_size = None）预测中的文件“ C：\ Users \ Massimo \ AppData \ Roaming \ Python \ Python37 \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training.py”，行1113 自我，x，batch_size = batch_size，详细=详细，steps = steps）文件“ C：\ Users \ Massimo \ AppData \ Roaming \ Python \ Python37 \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training_arrays.py”，行329，在model_iteration中 batch_outs = f（ins_batch）调用中的文件“ C：\ Users \ Massimo \ AppData \ Roaming \ Python \ Python37 \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ backend.py”，第3076行 run_metadata = self.run_metadata）调用中的文件“ C：\ Users \ Massimo \ AppData \ Roaming \ Python \ Python37 \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1439 run_metadata_ptr）退出中的文件“ C：\ Users \ Massimo \ AppData \ Roaming \ Python \ Python37 \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ errors_impl.py”，第528行 c_api.TF_GetCode（self.status.status）） tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：矩阵大小不兼容：In [0]：[28,28]，In [1]：[784,128] [[{{node MatMul}}]]

我知道预测所期望的矩阵大小应该有问题，但是为什么呢？我正在保存图像，将其调整为28x28（黑白），然后将其打开为np数组，就像它是x_train [0]

谢谢最高

尝试从图像预测数字时矩阵大小错误

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