更换BirdRecognizerPython模型.pb后输入维度不匹配问题求助

问题描述 #

更换model.pb文件后，运行图像分类代码出现维度不匹配错误：

File "/Users/Desktop/poc/BirdRecognizerPython/bird_recog.py", line 60, in <module>
    predictions = sess.run(prob_tensor, {input_node: [augmented_image] })
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/Documents/virtualenv_dir/ka_ai/lib/python3.11/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 972, in run
    result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/Documents/virtualenv_dir/ka_ai/lib/python3.11/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1189, in _run
    raise ValueError(
ValueError: Cannot feed value of shape (1, 227, 227, 3) for Tensor Placeholder:0, which has shape (None, 224, 224, 3)

尝试添加以下代码后，出现新的维度错误：

augmented_image = np.expand_dims(augmented_image, axis=0) # Convert to float32 
augmented_image = augmented_image.astype(np.float32)

错误信息：

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 1, 227, 227, 3) for Tensor Placeholder:0, which has shape (None, 224, 224, 3)

核心问题分析 #

1. 新模型的输入占位符要求尺寸为(None, 224, 224, 3)，但当前输入图像尺寸是227x227，导致维度不匹配。
2. 原代码中{input_node: [augmented_image] }已经将单张图像包装成了(1, 227, 227, 3)的批量维度，额外添加的np.expand_dims会多增加一个维度，变成(1,1,227,227,3)，进一步加剧维度错误。

解决步骤 #

1. 调整图像尺寸至模型要求的224x224
   在图像预处理阶段，将augmented_image的尺寸修改为224x224。例如使用OpenCV调整：

   import cv2
   # 假设augmented_image是(227,227,3)的数组
   augmented_image = cv2.resize(augmented_image, (224, 224))
   

   或使用PIL库：

   from PIL import Image
   import numpy as np
   augmented_image = np.array(Image.fromarray(augmented_image).resize((224, 224)))
   

2. 移除多余的维度扩展代码
   删除你添加的augmented_image = np.expand_dims(augmented_image, axis=0)这一行，保留类型转换（如果模型需要float32类型输入）：

   augmented_image = augmented_image.astype(np.float32)
   

3. 验证输入维度
   调整后可以打印维度确认：

   print(augmented_image.shape) # 应输出(224,224,3)
   print(np.array([augmented_image]).shape) # 应输出(1,224,224,3)，与模型占位符匹配
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者datagekk