如何对单个图像进行预处理和预测

Question

如何对单个图像进行预处理和预测？ 这是神经网络，也是我尝试过的。

我已将所有训练图像调整为50x50并应用了灰度。

def prepare(filepath):
        IMAGE_SIZE = 50
        test_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(filepath, target_size=(IMG_SIZE, IMG_SIZE))
        test_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(test_image)
        test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
        test_image = test_image.reshape(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)

        return test_image

model = tf.keras.models.Sequential()    
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))    # Simple Dense Layer
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))    # Simple Dense Layer
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.nn.softmax))   # Output layer

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
test_image = prepare('dog.jpg')
result = model.predict(test_image)

这是我得到的错误：

  

ValueError：密集层的输入0与该层不兼容：   输入形状的预期轴-1的值为3600，但已收到输入   形状为[无，150]