Je suis en train d'écrire un neurone pour déterminer les chiffres écrits à la mainErreur lors de la vérification: dense_3_input devrait avoir 2 dimensions, mais a tableau avec la forme (28, 28, 1)
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from keras.models import model_from_json
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
json_file = open("mnist_model.json", "r")
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights("mnist_model.h5")
loaded_model.compile(loss= "categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
img_path ="5.png"
img = image.load_img(img_path, target_size=(28,28), grayscale=True)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show
x =image.img_to_array(img)
x = 255 - x
x/= 255
np.expand_dims(x, axis=0)
prediction = loaded_model.predict(x)
prediction = np_utils.categorical_pobabs_to_classes(prediction)
print(prediction)
Je ne ai fait lui apprendre à l'utiliser, mais le problème est sorti: 1. résultat est un graphique et une erreur ValueError: Error when checking : expected dense_3_input to have 2 dimensions, but got array with shape (28, 28, 1)
en ligne'img = image.load_img (img_path, target_size = (28,28), niveaux de gris = True) '
A quelle ligne est-ce erreur se produit? –
Ligne'img = image.load_img (img_path, target_size = (28,28), grayscale = True) ' – StarLord
Pourriez-vous fournir le fichier image? –