如何在MNIST的卷积神经网络中解决这个不相容的形状问题?

如何解决如何在MNIST的卷积神经网络中解决这个不相容的形状问题?

我在MNIST(CNN)上建立了一个图像分类模型,该模型在测试集上运行良好。但是,当我从Google上传图像,调整图像大小,对其进行规范化并将其输入到我的模型中时,出现尺寸错误。我的模型的输入张量形状为(None,28,28),但当我为模型提供28x28像素的图像时,它表示我的输入为(None,28)。我该如何解决这个问题? model_code.jpg

这是我的错误:

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None,28) for input Tensor("flatten_input_2:0",shape=(None,28),dtype=float32),but it was called on an input with incompatible shape (None,28). 

ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 784 but received input with shape [None,28]

非常感谢。

解决方法

您需要重塑图像,使用numpy可以很容易地做到这一点

import numpy as np

image = np.array(image).reshape(1,28,28)

该错误可能是由于张量流期望很多图像,所以如果您提供100张图像,则阵列的形状将为(100,28),但是由于您只有一个图像,因此其位于(28,28)中通常应该如此。将其重塑为正确的格式即可解决问题

,

我想您错过了batch size维度,您只输入了(28,28)图像,而前28个图像被识别为batch,您需要将输入更改为(1,28, 28)。

tf.reshape(image,(1,28))

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