检查输入时出错：预期conv2d_21_input具有4个维，但数组的形状为（1、1、224、224、3）

Question

我正在尝试对图像进行分类，但是出现错误。我有两类图像，其中有两种不同的个性。

import cv2
from keras.preprocessing import image
r = cv2.imread('C:\\...\\modi.jpg',1)
orig = r.copy()
r = cv2.resize(r, (224, 224))
r = r.astype("float") / 255.0
r = image.img_to_array(r)
ry = np.expand_dims(k, axis=1)
from keras.models import load_model

(notSanta, santa) = model.predict(r)[0]

ry的形状为(1, 1, 224, 224, 3)，r的形状为(400, 650, 3)。 形状似乎是这里的错误。

Answer 1

很难澄清，因为您的代码不具体， 但我想是r甚至可能是np.expand_dims的形状有问题。

根据问题的名称，您的DNN输入层应该类似于（1,2,224,224,3），但是您已经传递给了模型（1、1,2,224,224,3）。因此，似乎有一个额外的维度，需要“展平”。

因此，您可以使用numpy.squeeze()进行尺寸缩减。

您的代码中的k和ry是什么？ k甚至都没有声明。