image
的形状为(64,64,3)
。
您的输入占位符_x
的形状为(?, 64,64,3)
。
问题是您要为占位符提供不同形状的值。
您必须用(1, 64, 64, 3)
=一批1张图像的值来喂它。
只需将image
值重塑为大小为1的批处理即可。
image = array(img).reshape(1, 64,64,3)
PS:输入占位符接受一批图像的事实,这意味着您可以并行运行一批图像的谓词。您可以尝试使用形状为(N, 64,64,3)
的张量读取多个图像(N个图像)并构建一批N图像。
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我是TensorFlow和机器学习的新手。我试图将两个对象归类为杯子和Pendrive(jpeg图像)。我已经成功训练并导出了model.ckpt。现在,我正在尝试恢复保存的model.ckpt以进行预测。这是脚本:
当我运行上述脚本进行预测时,出现以下错误:
我究竟做错了什么?以及如何修复numpy数组的形状?