オブジェクトを認識するように設計されたCNNを作成しました。CNNの要求に一致するようにKerasの画像データを整形する
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
img = load_img('newimage.jpg')
x = img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
scores = model.predict(x, verbose=1)
print(scores)
私は取得していますが:
expected convolution2d_input_1 to have shape (None, 3, 108, 192) but got array with shape (1, 3, 192, 108)
マイモデル:
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, img_width, img_height)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Convolution2D(32, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy'])
return model
私は、関連する回答やドキュメントを見ますが、再構築する方法についての損失できました予想通りの配列ですか?
'model'定義を表示できますか? –
確かに@WasiAhmadが追加されました –
あなたのコードをチェックしたところ、うまくいきました!下の私の答えを参照してください:) –