没有load_img和img_to_array
时间: 2023-08-01 21:08:10 浏览: 166
非常抱歉,我漏掉了相关库的导入。在上述代码中,我们需要导入`load_img`和`img_to_array`函数。可以使用以下代码进行导入:
```python
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
```
这些函数可以用于将本地图片加载到内存中,并将其转换为模型可以接受的形式。`load_img`函数用于加载图片,`img_to_array`函数用于将图片转换为NumPy数组。在预测时,我们需要使用这些函数将输入的图片转换为模型可以接受的形式,并进行预测。
相关问题
优化这段代码content_image = load_img(content_image_path, target_size=target_size) content_image_array = img_to_array(content_image) content_image_array = K.variable(preprocess_input(np.expand_dims(content_image_array, 0)), dtype='float32') content_image_array = convert_to_tensor(content_image_array) print(type(content_image_array))
这段代码可以进行如下优化:
```
content_image = load_img(content_image_path, target_size=target_size)
content_image_array = img_to_array(content_image)
content_image_array = np.expand_dims(content_image_array, 0)
content_image_array = preprocess_input(content_image_array)
content_image_tensor = tf.convert_to_tensor(content_image_array, dtype='float32')
print(type(content_image_tensor))
```
这里主要进行了以下优化:
1. 将 `K.variable()` 替换为 `tf.convert_to_tensor()`,因为 TensorFlow 2.x 中已经不再需要使用 Keras 的变量来创建张量。
2. 将 `preprocess_input()` 的调用与 `np.expand_dims()` 结合起来,以避免创建不必要的中间数组。
3. 将变量名 `content_image_array` 替换为 `content_image_tensor`,以更好地反映这个变量的实际含义。
找不到keras中的img_to_array()
在 Keras 中,可以使用 `tensorflow.keras.preprocessing.image` 中的 `img_to_array()` 函数将图像转换为 Numpy 数组。具体实现代码如下:
```
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
# 加载图像
img = load_img('image.jpg')
# 将图像转换为 Numpy 数组
img_array = img_to_array(img)
```
需要注意的是,`img_to_array()` 函数默认返回一个三维的 Numpy 数组,其形状为 `(height, width, channels)`,其中 `height` 和 `width` 分别为图像的高度和宽度,`channels` 则表示图像的通道数。如果需要将图像批量转换为 Numpy 数组,可以使用 `tensorflow.keras.preprocessing.image.array_to_img()` 函数。