如何正确重塑输入数据以在 CNN 模型中输入？答案

【问题标题】：How to reshape input data correctly for input in CNN model?如何正确重塑输入数据以在 CNN 模型中输入？
【发布时间】：2021-04-20 04:58:07
【问题描述】：

我有一个 CNN 模型，输入图像大小为(150, 150)。我想为predict 函数（tensorflow）提供类似数组的数据，如下所示：

fig = plt.figure(figsize=(1.5, 1.5))
plt.plot(time_values, signal_values, '-o', c='r')
plt.axis('off')
fig.canvas.draw()
data = np.frombuffer(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8)
data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

当我尝试时：

CNN_model.predict(data)

我收到一个错误：

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 150, 150, 3) for input Tensor("input_1:0", shape=(None, 150, 150, 3), dtype=float32), but it was called on an input with incompatible shape (None, 150, 3).
Traceback (most recent call last):

为什么我的形状是(None, 150, 3)，而不是(None, 150, 150, 3)？

【问题讨论】：

最后一行直接写data.reshape((1, 150, 150, 3))
@SreekantShenoy 非常感谢。据我了解，这里的第一个值 (None, 150, 150, 3) 等于 ((1, 150, 150, 3))

标签： python tensorflow neural-network conv-neural-network

【解决方案1】：

只需为您的数组添加一个新维度data：

data = data[None, :]

然后它的形状将是 (1, 150, 150, 3)，正如 tensorflow 所期望的那样。

【讨论】：