Question

我正在尝试让我的学校项目使用tensorflow使代码识别数字。但是我一直收到这个错误。有人可以帮我吗？太谢谢你了！

尝试像展平，改变大小等，但是没有效果...

这是我的代码：

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
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=1)
model.evaluate(x_test, y_test)
# Part 3 - Making new predictions
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import keras
test_image = image.load_img('Number 8.jpg', target_size=(28, 28))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
result = model.predict(test_image)
print(np.argmax(result[0]))

预计为3的数组

Answer 1

我认为这是来自此行

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),

您可以将其替换为

tf.keras.layers.Flatten()

即使您的图像是（28,28），训练时也会有一个批次尺寸[batch_size, 28,28]。由于您没有在model.fit中传递批量大小，因此将使用默认值。

如何解决此错误：预期flatten_input具有3维，但数组的形状为（1、28、28、3）？

1 个答案: