ValueError：无法为张量“输入/X：0”提供形状（1、50、50、3）的值，其形状为“（？、50、50、1）”答案

【问题标题】：ValueError: Cannot feed value of shape (1, 50, 50, 3) for Tensor 'input/X:0', which has shape '(?, 50, 50, 1)'ValueError：无法为张量“输入/X：0”提供形状（1、50、50、3）的值，其形状为“（？、50、50、1）”
【发布时间】：2020-05-01 14:30:47
【问题描述】：

我的模型输入形状是 (50,50,1) 我通过以下方式获取框架：

 cv2.VideoCapture(0).read()

当我使用 np.reshape() 函数时，它不会将其重塑为所需的形状。

sized_frame = (cv2.resize(frame, (50,50)))

cv2.waitKey(0)
img_data = np.array(photo)
data = tf.reshape(img_data, (1,50,50,3))
model_out = model.predict([img_data])[0]
print(model_out)
if np.argmax(model_out) == 1:
    str_label = 'Dog'
else:
    str_label = 'Cat'

return str_label

这是我得到的错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 50, 50, 3) for Tensor 'input/X:0', which has shape '(?, 50, 50, 1)'

【问题讨论】：

看起来模型是在灰度图像上训练的。
您好，能否请您提供神经网络的定义。如果是 Keras，只需 model_out.summary()

标签： python numpy tensorflow machine-learning cv2

【解决方案1】：

以下代码应该可以解决您的错误

gray = cv2.cvtColor(photo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_data = np.array(gray)
data = tf.reshape(img_data, (1,50,50,1))
model_out = model.predict(img_data)[0]

假设您在灰度图像上进行过训练

【讨论】：

得到了这个错误：'ValueError: 不能用 2500 个元素重塑一个张量来为 'Reshape'（操作：'Reshape'）塑造 [1,50,50,3]（7500 个元素）与输入形状：[50,50]，[4]，输入张量计算为部分形状：输入[1] = [1,50,50,3]。 @CAFEBABE
抱歉复制粘贴错误。固定它应该在最后是1。请注意，这是假设您使用灰度图像训练了 NN
嘿，按照你说的进行了更改，但现在出现了不同的错误：'ValueError: Cannot feed value of shape (1, 50, 50) for Tensor 'input/X:0', which has shape ' (?, 50, 50, 1)'' @CAFEBABE
@GalNeystadt 忽略了 img_data 周围的 [ ...]。如果你能在你的问题中提供一个最小的无法示例，那将会很有帮助。
我将提供所需的一切，您能否解释一下“最小无法示例”中的意思？ @CAFEBABE