Python 3.x 在自己的映像上测试网络

以下示例来自：

这段代码训练成功。我运行了这段代码并保存了模型

现在我想预测我自己的形象。我使用了以下代码

import torch
from mod1 import Net
from PIL import Image
import numpy

image = Image.open("plane.png")

pix = numpy.array(image) #convert image to numpy array
image.show()
net = Net()
net.eval()
img = torch.Tensor(pix) #convert numpy array to tensor
net = torch.load('pytorch_Network.h5')
print(net(img))

但我有一个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/ihor/Tasks/try1/pytorch_load_model.py", line 14, in <module>
    print(net(img))
  File "/home/ihor/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 477, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/ihor/Tasks/try1/pytorch.py", line 51, in forward
    x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
  File "/home/ihor/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 477, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/ihor/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 301, in forward
    self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [6, 3, 5, 5], but got input of size [368, 860] instead

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/ihor/Tasks/try1/pytorch\u load\u model.py”，第14行，在
打印（净（img））
文件“/home/ihor/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site packages/torch/nn/modules/module.py”，第477行，在调用中__
结果=自我转发（*输入，**kwargs）
文件“/home/ihor/Tasks/try1/pytorch.py”，第51行，前进
x=自池（F.relu（self.conv1（x）））
文件“/home/ihor/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site packages/torch/nn/modules/module.py”，第477行，在调用中__
结果=自我转发（*输入，**kwargs）
文件“/home/ihor/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site packages/torch/nn/modules/conv.py”，第301行，向前
自填充、自膨胀、自组）
RuntimeError：四维权重[6,3,5,5]的预期四维输入，但得到的输入大小为[368860]

对不起，如果这是一个有点基本的问题，但由于某种原因，我无法找到很多在线指导我在这方面。我在谷歌上搜索了很多，读了很多不同的文章，但没有任何帮助

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谢谢

首先，您必须将火车图像的功能应用于新图像。例如，如果train dataset包含大小为25*25且集中的灰度图像，则应在图像上执行所有这些预处理操作，然后传递到模型。如果查看错误

预期的四维权重[6,3,5,5]的四维输入，但得到大小为[368,860]的输入相反

它表示您传递的是图像而不是权重。