层顺序的输入 0 与层不兼容：预期 ndim=4，发现 ndim=2。收到的完整形状：[无，67500]

Question

我在使用 cnn 模型进行预测时遇到问题

model structure

from tensorflow.keras.preprocessing import image

import numpy as np

img = image.load_img("test/apple/apple.jpg", target_size=(150,150))

x=image.img_to_array(img) / 255

x = x.reshape(1,-1)

model.predict(x)

Answer 1

您正在拼合图像，但您的模型 takes batch-wise image data。 使用 np.expand_dims 添加维度到调整大小的图像并传递给模型进行预测。

试试这个方法。

img = image.load_img("test/apple/apple.jpg", target_size=(150,150))
x=image.img_to_array(img) / 255
resized_img_np = np.expand_dims(x,axis=0)
prediction = model.predict(resized_img_np)