Блог

Я пытаюсь запустить следующий код.

 model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape = (200,200,3)),
                                tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
                                #
                                tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape = (200,200,3)),
                                tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
                                #
                                tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape = (200,200,3)),
                                tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
                                ##
                                tf.keras.layers.Flatten(),
                                ##
                                tf.keras.layers.Dense(512,activation= 'relu'),
                                ##
                                tf.keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid')
                                ])
image_dir = r"C:UsersShreyaDesktopProjectbasedatatestingtestingtomato"
img_list = os.listdir(image_dir)

for i in img_list:
    path = os.path.join(image_dir, i)
    img = image.load_img(path, target_size = (150, 150))
    img = np.asarray(img)
    array = image.img_to_array(img)
    pred = model.predict_classes((img/255).reshape((150,150,3)))
    plt.figure('img')
    plt.imshow(img,cmap='gray')
    plt.title('pred:' str(pred[0]), fontsize=22)
    plt.show()
 

После выполнения этого я получаю следующую ошибку:

 ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 150, 3]
 

пожалуйста, помогите

Судя по ошибке, вероятно, вы не добавили batch_axis в свой обучающий набор данных. То есть [batch, w, h, channel]

Рабочий пример кода

 x_train, x_test = x_train.reshape(-1,200,200,1), x_test.reshape(-1,200,200,1)