如何批量输入训练有素的 Python TensorFlow 模型？

Question

我创建了一个自己的模型，并使用来自 Keras 的 ImageTrainGenerator- 使用 flow_from_directory 对其进行了训练。

像这样：how to train model with batches。一切正常，我检查了生成的批次，图片就是它必须的样子。

我的问题是，我想在在线人脸检测中使用这个训练有素的模型。我以所需的宽度和高度裁剪面部，将其转换为数组，但预测结果很糟糕。

我认为实时流式传输的图像必须与 Imagetraingenerator 创建（批次）的图像相同。知道如何将cv2.imread(path) 图像转换成批处理来预测类别吗？

Answer 1

您只需添加批次维度即可将其转换为具有 1 个样本的批次：np.expand_dims(img, axis=0)。