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

在 Python 中运行 keras 模型时出现 ValueError

ValueError:输入 0 与层 lstm_1 不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=2 [keras]