Keras模型的输入数组的形状有什么问题？

我有一个经过训练的图像分类模型。该模型基于Keras附带的异常模型，它期望输入图像的大小为

299x299

像素。因此，在将图像输入模型之前，我会将图像调整为该格式

但是，当调用

model.predict（img）

时，我确实会得到以下错误：

ValueError: Input 0 is incompatible with layer model:expected shape=(None, 299, 299, 3), found shape=(None, 299, 3)

但是，当我在调试器中调用

predict（）

时检查

img

时，我可以看到以下内容：

shape:(299, 299, 3)

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有人能解释一下我在这里遗漏了什么吗？

这是因为您的Keras模型需要这种格式的数据

（n_示例，299299，3）

预测单个图像时，只需进行简单的重塑即可

model.predict(X.reshape(1, 299, 299, 3))

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作为注释，您可能不应该在一张图像上使用

model.predict

。此函数用于预测大量数据，单个样本的性能通常很差。相反，只要给你的模特打电话：

model（img）

@Lescurel哇，谢谢，我不知道！