Keras:ValueError:decode_predictions 需要一批预测
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【中文标题】Keras:ValueError:decode_predictions 需要一批预测【英文标题】:Keras: ValueError: decode_predictions expects a batch of predictions 【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】:
【参考方案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】:
【参考方案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】:
以上是关于Keras:ValueError:decode_predictions 需要一批预测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
导入 keras 时出现 ValueError «您正在尝试使用旧的 GPU 后端»
尝试从 Keras 运行顺序模型时出现 ValueError
Keras:ValueError:decode_predictions 需要一批预测
ValueError: `sequences` 在 Keras 中必须是可迭代的