我在image中存储了一张(100,100,3)的图片,将它输入到predictions = model.predict(image) ValueError: Input 0 of layer "sequential_5" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 100, 100, 3), found shape=(None, 100, 3)
时间: 2024-04-09 14:34:11 浏览: 29
根据你提供的错误信息,模型期望输入的形状为 `(None, 100, 100, 3)`,但是你的输入图片形状为 `(None, 100, 3)`,缺少了最后一维的通道数。为了解决这个问题,你可以使用 `tf.keras.preprocessing.image.load_img` 方法的 `color_mode` 参数来指定加载图片时的颜色模式。
请按照以下方式修改加载和预处理图片的代码:
```python
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('input_image.jpg', target_size=(100, 100), color_mode='rgb')
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image = image / 255.0
image = tf.expand_dims(image, axis=0)
```
在这个代码中,我们指定了 `color_mode='rgb'`,确保图片被加载为 RGB 彩色模式,从而得到正确的形状 `(None, 100, 100, 3)`。
然后,再次运行 `predictions = model.predict(image)` 进行目标识别推理。
相关问题
predictions = model.predict(image)输出的数组中只有1或者0,没有小数概率是为什么
如果在使用 `model.predict(image)` 进行预测时,输出的数组中只有 1 或者 0,而没有小数概率,可能是因为模型最后一层的激活函数设置为了 sigmoid 函数,而不是常用的 softmax 函数。
sigmoid 函数将输出值限制在范围 [0, 1] 内,并且可以用于二分类问题。当模型最后一层使用 sigmoid 函数时,输出值接近于 1 表示模型预测为正类,接近于 0 表示模型预测为负类。
如果你期望得到每个类别的概率分布,可以尝试将模型最后一层的激活函数改为 softmax 函数。softmax 函数将输出值转换为概率分布,使得所有类别的概率之和为 1。
你可以尝试以下方式修改模型的最后一层:
```python
model = tf.keras.models.load_model('model_cnnfzc.h5')
model.layers[-1].activation = tf.keras.activations.softmax
```
这样修改后,再运行 `predictions = model.predict(image)`,你应该能够得到每个类别的概率信息。
predictions = model.predict(images.reshape(-1, 224, 224, 3))
这行代码使用了之前创建的MobileNetV2模型来对输入的图像数据进行预测。首先,它使用numpy的reshape函数将输入的图像数据重新排列成一个四维数组,形状为(-1, 224, 224, 3),其中-1表示根据其他维度的大小自动推断。然后,调用模型的predict方法对重新排列后的图像数据进行预测。
预测的结果是一个包含各个类别的概率值的数组,其形状为(num_samples, num_classes),其中num_samples是输入图像的数量,num_classes是模型预测的类别数。这个数组中的每个元素表示对应样本属于每个类别的概率。
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