我试图在我设计和训练的ResNet模型上运行推断，到笔记本的链接可以在here上找到。对模型进行训练的图像的维度为(32，32，3)。训练结束后，我将模型保存为SavedModel格式，以便可以在我的机器上运行推理。返回图像的形状也是(32，32，3)。调用model.predict<
浏览 13提问于2021-04-07得票数 0
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预测角点中的单个图像(维数问题)
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我想我和Keras有一个共同的维度问题，我尝试使用一个预先训练过的模型('model.h5')来预测单个测试图像('test.jpg')的类别。使用以下代码：model.summary()
score =model.evaluate(X, Y, verbo
浏览 4提问于2020-05-13得票数 0
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最近我一直在学习张量流，我编写了一些机器学习程序，但是，我想知道如何在单个输入上测试模型并接收预测，而不仅仅是像使用model.fit()函数那样在大量数据上评估模型的准确性。我还想知道如何在脚本中实现模型，例如，收集数据并将其自动输入模型以获得预测，然后在图形上绘制结果。
提前谢谢。
浏览 1提问于2022-08-10得票数 0
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我有一个经过训练的inceptionV3模型，我想在一个新的数据集上进行测试。然而，我得到了关于图像数据形状的TypeError。InceptionV3模型是在1500个图像分类数据集上训练的。test_image,(img_width,img_height))result =
浏览 32提问于2021-06-23得票数 0
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我在tf.keras中训练了一个基于tf.keras的图像分割模型，该模型可以预测一个对象是否在给定的图像中，在给定的图像中的位置。我训练输入形状为(None, 256, 256, 1)，输出(None, 256, 256, 3)形状预测。
我现在想预测更大的图像。(520, 696))，并希望使用相同
浏览 1提问于2019-10-31得票数 1
我试图训练一个模型(通过在自动编码器的编码器网络中加入vgg16 )，但是解码器网络的输入形状要求是(7,7512)。虽然我的数据是灰度的，但vgg16需要3个颜色通道，为此，我复制了三次数据数组，这不是问题。问题是，在这里，我试图重塑数组，这是没有发生的，并给我带来错误。代码: train_X和train_Y是包含5k大小的训练数据集的列表，每个数据集都带有dims=224,224，并且是灰度<e
浏览 7提问于2022-04-26得票数 0
我有一个同时包含图像和文本功能的数据集。训练数据的标签是一个二维数组，形状与输入图像相同，为1s/0。因此，基本上，培训投入是：
培训标签的形状为(X,Y)。我正在尝试使用Tensorflow/Ke
浏览 1提问于2018-08-08得票数 2
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我使用batchsize=5在tensorflow中训练GAN模型，因此生成器的输入大小为5，图像大小，图像大小，3。训练后，我将tensorflow模型转换为tensorflowjs模型。因此，我使用loadFrozenModel.Then model.predict来加载模型来预测image.However，model.execute(dict)中提供的dic
浏览 17提问于2019-03-06得票数 0
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我使用MXNet框架使用自己的培训和推理代码在sagemaker中创建了培训工作。我能够成功地训练模型并创建端点。但是，在推断模型时，我得到了以下错误：
‘ClientError:调用InvokeEndpoint操作时出错(413)：HTTP内容长度超过5246976字节’。我从我的研究中了解到，这个错误是由于图像的大小造成的。图像形状为(480
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
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用于形状定位和识别的深度学习
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有一组图像，每个图像包含不同的形状实体，如下图所示。我正在尝试定位和识别这些不同的形状。例如，为每个不同的形状添加一个边界框，甚至可以标记它。能够解决这类问题的主要研究论文/深度学习模型是什么？
浏览 1提问于2017-05-11得票数 0
我试图用我从一些图像中提取的特征来训练模型，模型训练很好，但当我尝试model.predict时，它给出了这个错误。“期望dense_input具有形状(7，)，但得到具有形状(1，)的数组”我知道输入的形状，但这个错误太奇怪了。这对我来说没有任何意义，现在我试图打印我给model.predict的输入的<em
浏览 21提问于2019-04-25得票数 2
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我用Keras的内置inception_resnet_v2训练CNN来识别图像.在训练模型时，我有一个数字数组作为输入，输入形状为(1000,299,299，3)，一开始，当我试图预测时，我通过了一个形状的图像(299,299ValueErr
浏览 1提问于2019-03-17得票数 2
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我有一个预先训练的Keras模型，我需要使用它来分类一幅512 x 512的图像，它最初是灰度格式的。Keras模型的输入应该是形状(None，512,512，1)。
img = Image.open('img.jpg')img_array = img_array/
浏览 2提问于2020-08-05得票数 0
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认为这可能是有用的信息:在我的model.json文件中，我有以下内容：有人能说明一下这件事吗？
浏览 1提问于2021-04-22得票数 1
我有一个keras transformer模型，使用tensorflow 2.7.0和python 3.7训练，输入形状：(None, 250, 3)，二维数组输入形状：(250, 3)(不是图像)。当预测时使用：我得到了ValueError: Input 0 of layer "model" is incompatible withthe layer: expe
浏览 2提问于2022-03-16得票数 0
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3,4032,3024) -> (1,3,4032,3024). this means batchsize=1r = net(im)是否必须将图像大小调整到特定大小在，胶子只需要最小尺寸的宽度，高度。我应该考虑最大的大小，还是修正输入的</em
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
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在训练我的keras模型之前，我对图像执行了以下操作： # convert to arraymodel = Sequential()
我正在使用经过训练的模型来获得一些预测(，我正在用p
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
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我已经在.h5中训练了我的Keras模型。我的模型使用6个类，它能够使用图像对所有类进行分类。该模型能够输出它成功分类的类的名称。但是，我希望在使用用户输入的图像测试模型时生成准确性。我已经到处找了，但仍然没有这个问题的答案。
浏览 27提问于2021-02-01得票数 0
我创建了一个同时具有saved_model格式和.h5格式的分类模型。我正在尝试加载模型，这样我就可以使用 new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5') 然后我预测 print(new_model.predict我需要重新训练模型吗？我该怎么做才能在一个干净的环境中预测一个图像？
浏览 75提问于2021-01-07得票数 0
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我正在尝试使用Tensorflow训练一个模型来检测圆形、正方形、矩形等基本形状。什么是最好的输入数据集？直接加载形状或使用OpenCV查找图像的边缘并仅加载边缘图像。我们也可以使用OpenCV检测形状。使用机器学习的额外优势是什么？
浏览 16提问于2017-06-19得票数 12
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