如何在Python中为Tensorflow预测设置图像形状？

我正在处理以下错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (32, 32, 3) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 32, 32, 3)'

占位符设置为：

x=tf.placeholder（tf.float32，（None，32，32，3））

并且图像（在运行

打印（img1.shape）

时）具有输出：

（32,32,3）

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运行时如何更新要对齐的图像：

print（sess.run（correct_prediction，feed_dict={x:img1}））

程序中的占位符

x

表示32x32（大概）RGB图像的批处理，预测将在一步中计算出来。如果要计算单个图像上的预测值，即形状数组

（32,32,3）

，则必须对其进行整形，使其具有额外的前导尺寸。有很多方法可以做到这一点，但有一种很好的方法：

 img1 = ...                             # Array of shape (32, 32, 3)
 img1_as_batch = img1[np.newaxis, ...]  # Array of shape (1, 32, 32, 3)

 print(sess.run(correct_prediction, feed_dict={x: img1_as_batch}))

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将img改为（1,32,32,3）谢谢！有什么建议吗？img.重塑（（1,32,32,3））谢谢，就这样！