错误：TypeError：传递给参数“输入”的值的 DataType uint8 不在允许值列表中：float16、bfloat16、float32、float64、int32答案

【问题标题】：Error: TypeError: Value passed to parameter 'input' has DataType uint8 not in list of allowed values: float16, bfloat16, float32, float64, int32错误：TypeError：传递给参数“输入”的值的 DataType uint8 不在允许值列表中：float16、bfloat16、float32、float64、int32
【发布时间】：2021-01-09 20:55:59
【问题描述】：

所以我正在尝试使用 tensorflow 预测图像。但是我遇到了这个错误：

TypeError：传递给参数“输入”的值的 DataType uint8 不在允许值列表中：float16、bfloat16、float32、float64、int32

这是我的代码：

import cv2
import tensorflow as tf

CATEGORIES = ["sad","happy"]

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)


if not (cap.isOpened()):

    print("Could not open video device")


ie=0

a=True

while a==True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('AAAAAAAAAAA', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('s'):
        cv2.imwrite(r'/home/jongre/Documents/Programming/prediction/predic.jpg',frame)
        img = cv2.imread(r'/home/jongre/Documents/Programming/prediction/predic.jpg')
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        for (x,y,w,h) in faces:
            cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (255,0,0), 2)
            crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
            roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
            roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imwrite(r'/home/jongre/Documents/Programming/prediction/predic.jpg', crop_img)
        a=False
def prepare(filepath):
    IMG_SIZE = 100 
    img_array = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
    return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)


model = tf.keras.models.load_model("3-conv-128-0-dense.model")

prediction = model.predict([prepare(r'/home/jongre/Documents/Programming/prediction/predic.jpg')])
print(prediction)  # will be a list in a list.
print(CATEGORIES[int(prediction[0][0])])

有人知道如何解决这个问题吗？提前致谢！！

【问题讨论】：

你需要将你的数据转换成另一种类型：例如x= np.int32(x)，你需要弄清楚哪些特征是错误的类型，然后再进行转换

标签： python tensorflow tensorflow2.0

【解决方案1】：

尝试：

import numpy as np

def prepare(filepath):
    IMG_SIZE = 100 
    img_array = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE)) 
    reshaped = new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)
    return np.float32(reshaped)

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为这个错误是由于if 条件造成的：ord() 给了你一个十进制数，但你写的 0xFF 是十六进制数。

如果我错了，请纠正我。
如果可以解决，请发表评论。

【讨论】：