У меня есть предварительно обученная модель на Pytorch v1.3, torchvision v0.4.2 в следующем виде:
import PIL, torch, torchvision
# Load and normalize the image
img_file = "./robot_image.jpg"
img = PIL.Image.open(img_file)
img = torchvision.transforms.ToTensor()((img))
img = 0.5 + 0.5 * (img - img.mean()) / img.std()
# Load a pre-trained network and compute its prediction
alexnet = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)
Я хочу протестировать это одиночное изображение, но получаю ошибку:
alexnet(img)
RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight 64 3 11 11, but got 3-dimensional input of size [3, 741, 435] instead
Какой самый простой и идиоматичный способ заставить модель оценить одну точку данных?