为什么我的MNSIT数字项目的每个预测都错误？

Question

我已经用Anaconda笔记本完成了这个基本项目。一切运行良好，但是用我自己的数字图片进行的每个预测都是错误的。我正在使用MNIST设置数字，并且尝试用黑色背景和白色绘画来绘制自己的数字。但是每个预测都是错误的。可以看看代码中缺少什么吗？

enter code here
# Install TensorFlow
import tensorflow as tf

# Import matplotlib library
import matplotlib.pyplot as plt 

#Import numpy
import numpy as np

#import cv
import cv2

#Dataset
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])

model.compile(optimizer='adam',
          loss='sparse_categorical_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
print("Evaluierung");
model.evaluate(x_test,  y_test)

plt.imshow(x_train[1], cmap="gray") # Import the image
plt.show() # Plot the image
predictions = model.predict([x_train]) # Make prediction, works perfect
print(np.argmax(predictions[1])) # Print out the number, works perfect

# my own picture, black background, white color, 28 px * 28 px in size
img = cv2.imread("bild1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.imshow(img) # Import the image
plt.show() # Plot the image

cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(2000)
img = img/255.0
img = img.reshape(1,28,28)
pred = model.predict_classes(img)
print("Prediction: ", pred)

每次从训练和测试数据得出的预测都是正确的，我自己的图片全都错了，没有错误代码！如果您能帮助我，那就太好了

Answer 1

您执行此操作的方式没有什么特别的错误。但是，我很少指出为什么会得到这些结果。

从JPEG / PNG加载图像

有时，当您使用图像加载库加载图像时，它们的值将被裁剪，而不是介于0-255之间。因此，规范化时，请使用类似的方法，

img = img - np.min(img)
img = img/np.max(img)

更多概括

对原始的60000个样本进行训练模型，并期望它可以在现实世界的数据上工作……那是行不通的。例如，与您的模型训练数据相比，您将具有以下差异。

• 笔触宽度
• 绘制数字的角度
• [字母的书写方式（例如，如果您查看数据集中的1（至少是最多），那只是一个笔画，而您的图像有两个笔画）

因此，如果您希望模型表现更好，请使用数据扩充

• 引入噪音
• 随机旋转
• 随机缩放
• 随机亮度
• 随机裁剪/缩放
• 等

Answer 2

非常感谢您的回答

我像您告诉我的那样更改了用于规范化的代码，但没有任何改变。

然后，我在Google中查找了黑色背景下的一些手写数字（在mnist数据库之外），我调整了大小并把它们用作预测->使我惊讶的是，每张照片都被正确识别了！所以我想的问题不是我的代码，而是我画自己的手写数字的方式。我使用photoshop，新的灰度模板，黑色背景，白色绘画将其调整为28 * 28像素。但是我自己的绘画没有被正确识别-没有错误代码，而仅仅是一个错误的预测。你知道我的画怎么了吗？再次感谢！