Keras：ValueError：decode_predictions 需要一批预测答案

【问题标题】：Keras: ValueError: decode_predictions expects a batch of predictionsKeras：ValueError：decode_predictions 需要一批预测
【发布时间】：2017-06-14 02:49:15
【问题描述】：

我正在使用 keras 的预训练模型 VGG16，点击此链接：Keras VGG16 我正在尝试将预测输出解码为图像中的单词：

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

features = model.predict(x)
(inID, label) = decode_predictions(features)[0]   #ERROR HERE

完整的错误是：

ValueError: decode_predictions 需要一批预测（即形状的二维数组（样本，1000））。找到具有形状的数组：(1, 7, 7, 512)

非常感谢任何 cmets 或建议。谢谢。

【问题讨论】：

标签： numpy machine-learning neural-network deep-learning keras

【解决方案1】：

您应该将第一行更改为：

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)

如果没有这条线，您的模型将生成 512 个大小为 7 x 7 像素的特征图。这就是你的错误背后的原因。

【讨论】：

【解决方案2】：

只是为了补充@Marcin Możejko 的正确答案

这同样适用于其他可用模型，因此您必须始终包括前三层：

vgg19 <- application_vgg19(include_top = TRUE, weights = "imagenet")

model_resnet50 <- application_resnet50(include_top = TRUE, weights = "imagenet")

model_inception_v3 <- application_inception_v3(include_top = TRUE, weights = "imagenet")

model_xception <- application_xception(include_top = TRUE, weights = "imagenet")

【讨论】：