for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) 这里将BATCH_SIZE = 1 改为BATCH_SIZE = 16还需要修改什么

如果您将 `BATCH_SIZE` 从 1 修改为 16，那么您还需要相应地修改以下几个地方：

1. 修改 `tf.reshape()` 的参数：将 `[1, 208, 208, 3]` 修改为 `[16, 208, 208, 3]`，以匹配新的 `BATCH_SIZE`。

2. 修改 `model.cnn_inference()` 的参数：将 `BATCH_SIZE` 修改为 16，以确保模型推理时处理正确的批量大小。

3. 修改 `test_img` 的列表长度：确保 `test_img` 列表中有足够的图像路径，使其长度为 16，以便与新的 `BATCH_SIZE` 匹配。

修改后的代码示例：

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# Assuming test_img is a list of image paths

BATCH_SIZE = 16
N_CLASSES = 4

for index, img in enumerate(test_img):
    image = Image.open(img)
    image = image.resize([208,＊＊＊