检查输入时出错：预期conv2d_17_input具有4维，但数组的形状为（28，28，1）

Question

我已经训练了MNIST的手写数字识别模型。第一个Conv2D的输入形状为（28，28，1）训练后，我想预测一个数字的下载图像。图像的形状为（1024，791，3），应用以下代码后，我将图像调整为（28,28,1）的大小，并调用了model.predict（）：

resized_image = cv2.resize(image, (28, 28))
#resized_image = tf.image.resize(image, size = (28,28))
resized_image = resized_image / 225.0
resized_image = resized_image[:,:,:1] 
prediction = model.predict(resized_image)
#prediction = model.predict(resized_image, batch_size = 1, verbose = 1, steps = 1)
print(labels[np.argmax(prediction)])

但是我遇到以下错误：

检查输入时出错：预期conv2d_17_input具有4维，但数组的形状为（28，28，1）

Answer 1

您没有显示模型，但是通常，您需要考虑批次。因此，您的输入必须为[batch_size, width, height, channel]。如果只有一张图像，则必须设置batch_size=1，在这种情况下，请设置为[1, 28, 28, 1]。

还要确保您输入的是tf.tensor。

希望它对您有帮助。