python – / image / Tensor Tensor的ValueError(“activation_5 / Softmax：0”,shape =(？,4),dtype = float3

内容导读

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内容图文

我正在构建一个图像处理分类器,这段代码是一个API,用于预测整个代码运行的图像的图像类,除了这一行(pred = model.predict_classes(test_image))这个API是在Django框架中制作的并使用python 2.7

如果我正常运行此代码(没有制作API)它运行完美,这是一个重点

def classify_image(request):
if request.method == 'POST' and request.FILES['test_image']:

    fs = FileSystemStorage()
    fs.save(request.FILES['test_image'].name, request.FILES['test_image'])


    test_image = cv2.imread('media/'+request.FILES['test_image'].name)

    if test_image is not None:
        test_image = cv2.resize(test_image, (128, 128))
        test_image = np.array(test_image)
        test_image = test_image.astype('float32')
        test_image /= 255
        print(test_image.shape)
    else:
        print('image didnt load')

    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
    print(test_image)
    print(test_image.shape)

    pred = model.predict_classes(test_image)
    print(pred)

return JsonResponse(pred, safe=False)

解决方法:

您的test_image和tensorflow模型的输入不匹配.

# Your image shape is (, , 3)
test_image = cv2.imread('media/'+request.FILES['test_image'].name)

if test_image is not None:
    test_image = cv2.resize(test_image, (128, 128))
    test_image = np.array(test_image)
    test_image = test_image.astype('float32')
    test_image /= 255
    print(test_image.shape)
else:
    print('image didnt load')

# Your image shape is (, , 4)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
print(test_image)
print(test_image.shape)

pred = model.predict_classes(test_image)

以上只是假设.如果你想调试,我想你应该打印你的图像大小并与你的模型定义的第一个布局进行比较.并检查尺寸(宽度,高度,深度)是否匹配

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – / image / Tensor Tensor的ValueError(“activation_5 / Softmax：0”,shape =(？,4),dtype = float3全部内容，希望文章能够帮你解决python – / image / Tensor Tensor的ValueError(“activation_5 / Softmax：0”,shape =(？,4),dtype = float3所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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