我在这里关注Keras CIFAR10教程。我所做的唯一更改是：
[a]已添加到教程文件的末尾
model.save_weights('./weights.h5', overwrite=True)
[b]将〜。/ keras / keras.json更改为
{"floatx": "float32", "backend": "tensorflow", "epsilon": 1e-07}
我可以成功运行模型。
然后，我想针对训练后的模型测试单个图像。我的代码：
[... similar to tutorial file with model being created and compiled...]
...
model = Sequential()
...
model.compile()
model.load_weights('./ddx_weights.h5')
img = cv2.imread('car.jpeg', -1) # this is is a 32x32 RGB image
img = np.array(img)
y_pred = model.predict_classes(img, 1)
print(y_pred)
我收到此错误：
ValueError: Cannot feed value of shape (1, 32, 3) for Tensor 'convolution2d_input_1:0', which has shape '(?, 3, 32, 32)'
重整单个要测试图像的输入数据的正确方法是什么？
我还没有加"image_dim_ordering": "tf"在./keras/keras.json。
你必须重塑输入图像具有的形状[?, 3, 32, 32]，其中?是批量大小。在您的情况下，由于您有1张图片，因此批量大小为1，因此您可以执行以下操作：
img = np.array(img)
img = img.reshape((1, 3, 32, 32))
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