как изменить форму входного изображения из 1d в 3d

Question

Я построил классификатор изображений, как показано ниже:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.mobilenet import preprocess_input

image_width, image_height = 224, 224
input_shape = (image_width, image_height, 3)
self.model = tf.keras.Sequential()
        pretrained_layer = tf.keras.applications.mobilenet.MobileNet(
            weights="imagenet", include_top=False, input_shape=self.input_shape
        )
self.model.add(pretrained_layer)
self.model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D())
self.model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"))
self.model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
self.model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"))
self.model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2))
self.model.add(tf.keras.layers.Dense(len(DATA_LABELS), activation="sigmoid"))

self.model.compile(
            optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0005),
            loss="binary_crossentropy",
            metrics=["accuracy"],
        )

У меня также была функция прогнозирования, которая ожидает ввод в виде numpy массива

def predict(self, image):
    """Predict the labels for a single screenshot
       image -- The numpy array of the image to classify
    """
    img = np.expand_dims(image, axis=0)
    img = preprocess_input(img)

    prediction = self.model.predict(img, batch_size=1)

Теперь я получаю изображение, которое это массив 1d numpy (23280,), когда я передаю это в модель прогнозирования, я получаю сообщение об ошибке, как показано ниже:

prediction = model.predict(np.asarray(bytearray(ss_read)))  # np.asarray(bytearray(ss_read)) is 1d numpy array (23280,)

ValueError: Error when checking input: expected mobilenet_1.00_224_input to have 4 dimensions, but got array with shape (1, 23280)

так, как я могу изменить этот массив numpy и сделать это готово для предсказателя? Я думаю, что я могу сделать что-то вроде np.reshape(np.asarray(bytearray(ss_read)), (image_width, image_height, 3)), но общий объем данных не совсем то же самое после преобразования в этом случае (224 * 224 * 3 = 150528> 23280). я должен сделать что-то вроде этого вместо np.reshape(np.asarray(bytearray(ss_read)), (image_width, -1, 3))?

Answer 1

Предполагая, что ваше изображение трехмерное, вы получите width * height = 23280/3 = 7760

Поэтому у вас есть только несколько возможностей ширина-высота, а именно:

[(95, 82), (190, 41), (205, 38), (410, 19), (779, 10), (1558, 5), (3895, 2)]
[(82, 95), (41, 190), (38, 205), (19, 410), (10, 779), (5, 1558), (2, 3895)]

, ни один из которых не равен 224 x 224.