将图像馈送到 Theano 会引发 ShapeMismatch 错误答案

【问题标题】：Feeding images to Theano throws ShapeMismatch error将图像馈送到 Theano 会引发 ShapeMismatch 错误
【发布时间】：2016-02-22 01:37:37
【问题描述】：

我正在尝试一个非常基本的 Theano Logistic 回归模型示例，在训练网络之后，我想测试一些图像以了解它们是如何分类的。训练和测试的代码可以在http://deeplearning.net/tutorial/code/logistic_sgd.py找到。事实上，我尝试修改的唯一部分是 predict() 函数，如下所示：

def predict():
    """
    An example of how to load a trained model and use it
    to predict labels.
    """

    # load the saved model
    classifier = cPickle.load(open('best_model.pkl'))

    # compile a predictor function
    predict_model = theano.function(
        inputs=[classifier.input],
        outputs=classifier.y_pred)

    # We can test it on some examples from test test
    #dataset='mnist.pkl.gz'
    #datasets = load_data(dataset)
    #test_set_x, test_set_y = datasets[2]
    #test_set_x = test_set_x.get_value()

    img = Image.open('index.png','r')
    shared_x = theano.shared(numpy.asarray(img,dtype=theano.config.floatX))


    predicted_values = predict_model(shared_x.get_value())
    print ("Predicted values for the first 10 examples in test set:")
    print predicted_values

我遵循了在这里找到的一些提示http://blog.eduardovalle.com/2015/08/25/input-images-theano/，但显然我遇到了问题，因为我得到的是：

ValueError：形状不匹配：x 有 28 列（和 28 行）但 y 有 784 行（和 10 列）应用导致错误的节点：Dot22(x, W) 输入类型：[TensorType(float64, matrix), TensorType(float64, matrix)] 输入形状：[(28, 28), (784, 10)] 输入步幅：[(224, 8), (80, 8)] 输入值：['未显示', '未显示']

那么，将图像（在我的情况下为 28x28）提供给 Theano 进行预测的正确方法是什么？

【问题讨论】：

标签： image theano predict

【解决方案1】：

模型需要批次 扁平化图像作为输入。

输入需要是一个矩阵，每个图像有一行。有 784 列是 28x28 像素图像的展平（或重塑）版本（请注意，28*28=784）。

而不是

img = Image.open('index.png','r')
shared_x = theano.shared(numpy.asarray(img,dtype=theano.config.floatX))
predicted_values = predict_model(shared_x.get_value())

使用

img = Image.open('index.png','r')
img = numpy.asarray(img, dtype=theano.config.floatX)
img = img.flatten()
x_batch = numpy.expand_dims(img, 0)
predicted_values = predict_model(x_batch)

没有必要使用共享变量，因为您只是将它包含的 numpy 数组传递给 Theano 函数。

【讨论】：