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)

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：

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。