Неверная форма ввода при использовании InceptionResNetV2

Question

При подаче изображения в предварительно обученную сеть InceptionResNetV2 у меня получаются следующие результаты:

from keras.applications.inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2

INPUT_SHAPE = (200, 250, 3)

img = load_img() # loads a 200x250 rgb image into a (200, 250, 3) numpy array
assert img.shape == INPUT_SHAPE # just fine

model = InceptionResNetV2(include_top=False, input_shape=INPUT_SHAPE)

model.predict(img)

ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидается, что input_1 имеет 4 измерения, но получил массив с формой (200, 150, 3)

Я не понимаю, почему и как модель ожидает четырехмерный ввод. Что необходимо сделать, чтобы адаптировать изображение (200, 250, 3) для его обработки моделью?

Answer 1

Вам нужно накормить партию изображений. Если ваша партия имеет одно изображение, оно также должно иметь тот же формат.

try img.reshape((1, 200, 150, 3))

Answer 2

попробуйте изменить ваш ввод с помощью фигур (1, 200, 150, 3) или (200, 150, 3, 1).

Вы можете использовать image = np.expand_dims(image, axis=0)) или image = input_data.reshape((-1, image_side1, image_side2, channels))