Как сделать прогнозы для одного изображения в модели классификации?

Question

Я следовал нескольким колабам и могу тренировать модель и оценивать ее точность. Тем не менее, он не показывает, как делать прогнозы для одного входа. Я просто хочу протестировать модель, чтобы предсказать новый пример, а не набор примеров.

Когда я использую model.predict(image), где изображение является массивом NumPy изображения, я получаю эту ошибку

Error when checking input: expected keras_layer_input to have 4 dimensions, but got array with shape (2, 1)

Как предсказать одно изображение и найти его класс?

Ссылка на мой колаб: https://colab.research.google.com/drive/1dBwo43ULo99FsUQoxYRsaATIpCANPtkh

Answer 1

Ошибка указывает, что изображение, которое вы пытаетесь отправить в модель, не соответствует ожидаемому формату

Возможно, вам потребуется выполнить ту же предварительную обработку (изменение формы, масштабирование и т. Д. c) для ваших входных данных, как для данных, которые использовались для обучения

Если вы поделитесь кодом обучения, мы можем предоставить подробную информацию о том, что именно нужно сделать

Answer 2

Вы можете создать партию размером 1, расширив первое измерение:

image = np.expand_dims(image, 0)

При этом ваше изображение должно иметь форму (height, width, channels) или (channels, height, width) для начала, но это судя по полученному вами сообщению об ошибке, дело не в этом.