如何在keras中预测多个图像答案

【问题标题】：How predict more than one image in keras如何在keras中预测多个图像
【发布时间】：2019-11-13 11:43:49
【问题描述】：

我正在尝试从 github 运行一个项目，我正在尝试对图像进行聚类，但是当我运行该项目时出现错误 ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (500, 150528) 我尝试调试项目，发现是这两个函数造成的

def load_images(self):
    self.images = []
    for image in self.image_paths:
        self.images.append(
            cv2.cvtColor(cv2.resize(cv2.imread(self.folder_path + "\\" + image), (224, 224)), cv2.COLOR_BGR2RGB))
    self.images = np.float32(self.images).reshape(len(self.images), -1)
    self.images /= 255
    print("\n " + str(
        self.max_examples) + " images from the \"" + self.folder_path + "\" folder have been loaded in a random order.")

和

pred = VGG16.predict(self.images)

我不太确定是否正确使用它或项目需要一些修改但是如何调整代码来预测数组中的图像？

【问题讨论】：

标签： python keras deep-learning vgg-net

【解决方案1】：

在50 中，您提到VGG16 接受形状为(224,224,3) 的输入，但是当您加载image 时，您将其重塑为(500,150528)，这就是您收到错误的原因。将行 41 更改为

self.images = np.float32(self.images).reshape(len(self.images), 224,224,3)

希望这会有所帮助！

【讨论】：