tensorflow - 我的测试图像也需要预处理吗？

Question

我尝试使用输入图像来测试我训练的模型进行预测，但它总是不准确。

from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf


mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.10),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

model.compile(optimizer='adam',
          loss='sparse_categorical_crossentropy',
         metrics=['accuracy'])

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1)
model.evaluate(x_test, y_test)

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import PIL
test_image = image.load_img('Number 8_resized.jpg', target_size=(28, 28))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
result = model.predict(test_image.reshape(-1, 28, 28))
print("The predicited number is:")
print(np.argmax(result[0]))

我需要对上面的代码进行预处理吗？如果是的话我会怎么做？谢谢。

Answer 1

是的，您需要以与预处理和规范化训练集完全相同的方式预处理任何测试图像。您可能错过了 255 的除法。