ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (X
원인: 예측할 때 주는 것은 수조,array,np.asarray(imagelist)
다음은 올바른 코드입니다.
path = '../../white_mouse_data/test/1/'
# path=r"D:\git_project\mouse_detect_demo\mouse_data\0_test\\"
files = os.listdir(path)
aaa = 0
index = 0
imagelist = []
for file in files:
a = cv2.imread(path + file)
a=cv2.resize(a,(IMG_SIZE,IMG_SIZE),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
imagelist.append(a)
t0 = time.time()
result = model.predict(np.asarray(imagelist))이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
keras에서 훈련 데이터를 바탕으로 하는 몇 가지 방식 비교(fit와fit_generator)train_on_batch 함수는 단일 데이터를 받아들여 역방향 전파를 실행한 다음에 모델 파라미터를 업데이트합니다. 이 데이터의 크기는 임의로 할 수 있습니다. 즉, 명확한 대량 크기를 제공할 필요가 없고 정밀화 ...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
좋은 웹페이지 즐겨찾기
