我跟踪了几个colabs,并且能够训练一个模型并评估它的准确性。但是,它没有说明如何对单个输入进行预测。我只想测试模型来预测一个新的例子,而不是一批例子。
当我使用model.predict(image) (图像是图像的NumPy数组)时,我得到了这个错误
Error when checking input: expected keras_layer_input to have 4 dimensions, but got array with shape (2, 1)
如何预测单个图像并找到它的类?
链接到我的实验室:
利用CIFAR-10数据集进行深度学习的分类器有很多例子。它的工作方式是,训练成千上万的猫,狗,飞机等图像,然后分类为狗,平面或猫。但我想做相反的事。我想训练狗,猫,飞机,它应该输出图像。这是我的主意
将cat的相似/清晰图像分组为值1,不太相似/模糊图像分组为1.1,等等。同样,将狗的相似图像分组为值2,将相似图像分组为2.1,等等。对所有类型的图像都做同样的操作。
生成的数据集应该如下所示
input output
1 pixels(24*24) of a cat images(clear)
1 pixels(24*24) of a cat images(cl