Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что flatten_1_input будет иметь 3 измерения, но получил массив с формой (28, 28)

Question

Это код:

image = cv2.imread('MNIST_IMAGE.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
data = asarray(gray)
data=data/255.0
predictions=model.predict(data)

И это ошибка, которую я получаю:

ValueError Traceback (последний последний вызов) в 3 data = asarray (серый ) 4 data = data / 255.0 ----> 5 прогнозов = model.predict (data)

~ \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ keras \ engine \ training.py в предикате (self, x, batch_size, подробный, шаги, обратные вызовы, max_queue_size, рабочие, use_multiprocessing) 1011
max_queue_size = max_queue_size, 1012 рабочих = работников, -> 1013 use_multiprocessing = use_multiprocessing = use_multiprocessing) 1014 1015 def reset_metrics

~ \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tenorsflow_core \ python \ keras \ engine \ training_v2.py в предикторе (self, модель, x, batch_size, подробный, шаги, обратные вызовы, max_queue_size, рабочие, use_multiprocessing, ** kwargs ) 496 модель, ModeKeys.PREDICT, x = x, batch_size = batch_size, verbose = verbose, 497 шагов = шаги, обратные вызовы = обратные вызовы, max_queue_size = max_queue_size, -> 498 рабочих = рабочих, use_multiprocessing = use_multiprocessing, ** kwargs) ** 9 500

~ \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ keras \ engine \ training_v2.py в _model_iteration (self, model, mode, x, y, batch_size, verbose, sample_weight, steps, обратные вызовы, max_queue_size, работники, use_multiprocessing, ** kwargs) 424 max_queue_size = max_queue_size, 425 работников = работников, -> 426 use_multiprocessing = use_multiprocessing) 427 total_samples = _get_total_number_of_s________________1_1 * * * * * * * * * * * ~ \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ keras \ engine \ training_v2.py в _process_inputs (модель, режим, x, y, batch_size, эпохи, sample_weights, class_weights, тасование, шаги, distribution_strategy, max_queue_size, рабочие, use_multiprocessing) 644 standardize_function = нет 645 x, y, sample_weights = стандартизировать (-> 646 x, y, sample_weight = sample_weights) 647 elif adapter_cls is data_adapter.ListsOfScalarsDataAdapter: 648 standardize_function = стандартизировать

*1013* lib3 ~ \ Зона-пакеты \ tensorflow_ core \ python \ keras \ engine \ training.py в _standardize_user_data (self, x, y, sample_weight, class_weight, batch_size, check_steps, steps_name, steps, validation_split, shuffle, extract_tensors_from_dataset) 2381 is_dataset = org , -> 2383 batch_size = batch_size) 2384 2385 def _standardize_tensors (self, x, y, sample_weight, run_eagerly, dict_inputs,

~ \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ensorflow_core \ python \ keras \ engine \ training \ engine .py в _standardize_tensors (self, x, y, sample_weight, run_eagerly, dict_inputs, is_dataset, class_weight, batch_size) 2408
feed_input_shapes, 2409 check_batch_axis = False, # Не применять размер пакета. -> 2410 exception_prefix = 'input') 2411 2412 # Получить спецификации типов для входных данных и очистить их, если это необходимо.

~ \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ensororflow_core \ python \ keras \ engine \ training_utils. py в standardize_input_data (данные, имена, фигуры, check_batch_axis, exception_prefix) 571 ': ожидается' + имена [i] + 'будут иметь' + 572 str (len (shape)) + 'размеры, но получили массив' -> 573 'with shape' + str (data_shape)) 574, если нет check_batch_axis: 575 data_shape = data_shape [1:]

ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидается, что flatten_1_input имеет 3 измерения, но получен массив с формой (28 , 28)

Answer 1

Добавить размер партии:

predictions = model.predict(data[None, ...])

Или вот так (оба эквивалентны):

predictions = model.predict(np.expand_dims(data, 0))