predictions = model.predict(test_data) # 预测结果为什么出现Input 0 of layer "model" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 256, 256, 1), found shape=(None, 512, 512)怎么将数据调整为256*256
时间: 2024-01-11 14:04:51 浏览: 61
你可以使用OpenCV库中的resize()函数来调整图像大小。具体操作如下:
```python
import cv2
# 将图像调整为256x256大小
resized_test_data = []
for img in test_data:
resized_img = cv2.resize(img, (256, 256))
resized_test_data.append(resized_img)
# 将调整后的数据转换为NumPy数组并进行预测
resized_test_data = np.array(resized_test_data)
predictions = model.predict(resized_test_data)
```
这样就可以将测试数据调整为256x256大小,然后进行预测。请注意,如果你的测试数据是彩色图像,需要在resize()函数中指定插值方法,例如:
```python
resized_img = cv2.resize(img, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_AREA)
```
其中,INTER_AREA表示使用像素区域关系进行像素重采样,适合缩小图像。
相关问题
test_images = [...] # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data)测试文件路径为test,怎么改
你可以使用os模块读取test文件夹中的所有图像文件路径,然后进行预测。以下是示例代码:
```
import os
import imageio
import numpy as np
test_images_dir = 'test' # 测试集图像文件夹路径
test_images = os.listdir(test_images_dir) # 获取测试集图像文件夹中所有文件的文件名
test_data = []
for image_name in test_images:
image_path = os.path.join(test_images_dir, image_name) # 拼接图像文件路径
image = imageio.imread(image_path) # 读取图像文件
image = np.expand_dims(image, axis=-1) # 对图像进行扩展维度
image = image / 255.0 # 对图像进行归一化
test_data.append(image)
test_data = np.array(test_data) # 将测试数据转换为numpy数组
predictions = model.predict(test_data) # 对测试数据进行预测
```
注意:以上代码中的`model`指的是你训练好的模型,需要先加载或重新训练。
test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data) # 保存预测结果 for i, pred in enumerate(predictions): imageio.imwrite(f"prediction_{i}.png", pred)怎么改
如果你想改进这段代码,可以考虑以下几点:
1. 使用更快速的图像读取方式,比如使用Pillow库的Image.open()方法,可以提高读取速度。
2. 如果测试集图像数量较大,可以考虑使用tf.data.Dataset读取数据,可以提高数据读取速度和训练效率。
3. 在预测结果保存时,可以使用更加直观的文件名,比如使用测试集图像的文件名作为预测结果文件名,方便后续查看和分析。
下面是代码示例:
```python
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径
test_data = []
for filename in os.listdir(test_images):
path = os.path.join(test_images, filename)
with Image.open(path) as img:
img = img.convert('L') # 转换为灰度图像
img = np.array(img) / 255.0 # 归一化
test_data.append(img)
test_data = np.array(test_data)
predictions = model.predict(test_data) # 预测结果
for i, pred in enumerate(predictions):
filename = os.listdir(test_images)[i]
new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_prediction.png' # 构造新文件名
imageio.imwrite(new_filename, pred)
```
这样改进后的代码,可以更加高效地读取测试集图像数据,并保存预测结果。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)