如何用训练有素的地标模型预测自己的形象？

问题描述

经过训练的具有张量流的地标，损失0.0022和val_loss 0.0018，这是非常好的精度。总共7000张图像用于训练。现在我想用自己的图像进行预测，如何将自己的图像更改为数组以使用模型进行预测。以下是用于预测原始测试图像的代码。

X.shape = 7000,96,96 Y.shape = 7000,8

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模型摘要

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Ytrain_pred = model.predict(Xtrain)
Ytest_pred = model.predict(Xtest)

n = 0
nrows = 4
ncols = 4
irand=np.random.choice(Ytest.shape[0],nrows*ncols)
fig,ax = plt.subplots(nrows,ncols,sharex=True,sharey=True,figsize=[ncols*2,nrows*2])
for row in range(nrows):
    for col in range(ncols):
        ax[row,col].imshow(Xtest[irand[n],:,:],cmap='gray')
        ax[row,col].scatter(Ytest[irand[n],0::2]*96,Ytest[irand[n],1::2]*96,marker='X',c='r',s=100)
        ax[row,col].scatter(Ytest_pred[irand[n],Ytest_pred[irand[n],marker='+',c='b',col].set_xticks(())
        ax[row,col].set_yticks(())
        ax[row,col].set_title('image index = %d' %(irand[n]),fontsize=10)
        n += 1

解决方法

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