我使用CNN建立了脑肿瘤检测模型，当我尝试通过预测其类别来测试样本图像时，会发生错误。
根据误差，模型的输入应具有1个额外的维度。我如何预测图像的等级。给出错误的代码片段是：
best_model.predict(image)
错误如下
ValueError：图层zero_padding2d的输入0与该图层不兼容：预期的ndim = 4，找到的ndim = 3。收到完整的图形：[无，240，3]
在警告中可以看到预期的形状：
WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 240, 240, 3) for input Tensor("input_1_1:0", shape=(None, 240, 240, 3), dtype=float32), but it was called on an input with incompatible shape (None, 240, 3).
我尝试了解决方案，但仍然出现相同的错误：这是图片
因此，问题在于模型假设第一维是批数。对于您的情况，它“认为”您有240个批次，每个图像的大小(240,3)。
您需要做的是在传递给模型之前扩展图像的尺寸。您可以使用expand_dims
一个例子：
image = tf.zeros([240, 240, 3])
tf.expand_dims(image, axis=0)
这将为图像添加一个批处理尺寸，并且模型可以正确地对其进行操作。
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