我已经使用CNN制作了脑肿瘤检测模型，当我尝试通过预测其类别来测试样本图像时，就会出现错误。
根据错误，输入模型的尺寸应增加1。我如何预测图像的等级。给出错误的代码片段是：
Bag_correlation
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id
bag_id
name
date
错误如下
ValueError：zero_padding2d层的输入0与 层：预期ndim = 4，找到的ndim = 3。收到的完整形状：[无，240， 3]
期望的形状可以在警告中看到：
best_model.predict(image)
我尝试了解决方案，但仍然出现相同的错误： Here is the image
答案 0 :(得分：1)
所以问题是模型假设第一维是批数。对于您的情况，它“认为”您有240个批次，其中每个图像的大小为(240,3)。
您需要做的是在传递给模型之前扩大图像的尺寸。您可以使用expand_dims
一个例子：
image = tf.zeros([240, 240, 3])
tf.expand_dims(image, axis=0)
这将为图像添加一个批处理尺寸，并且模型可以正确地对其进行操作。