如何在Deeplearning4J中将BufferedImage作为输入加载到分类器？
我试图得到一个经过训练的卷积神经网络(CNN)来分类一个新的图像（作为BufferedImage对象）。
CNN模型是使用DeepLearning4j中提供的示例(https://github.com/eclipse/deeplearning4J-examples/blob/master/dl4J-examples/src/main/java/org/DeepLearning4j/examples/convolution/mnist/mnistclassifier.java)进行训练的。
我尝试将BufferedImage对象转换为INDArray，这是模型的预期输入类型。
public static INDArray classify(BufferedImage image) throws IOException {
String modelFile = "e:\\c1\\TrainingData\\mnistplus-model.1.zip";
MultiLayerNetwork classifier = MultiLayerNetwork.load(new File(modelFile), false);
int channels = 1;
ImageLoader loader = new ImageLoader(TARGET_WIDTH, TARGET_HEIGHT, channels);
INDArray input = loader.asMatrix(image);
INDArray output = classifier.output(input);
System.out.println(output);
return output;
}
然而，当输入传递给模型时，我得到了错误。似乎我没有正确初始化INDArray输入。提前感谢您在这方面的任何帮助。
线程“main”java.lang.IllegalArgumentException：无效输入：expect output columns必须等于rows 28 x columns 28 x Channels1，但在org.deeplearning4j.nn.conf.preprocessor.FeedForwardToCNNPreprocessor.preprocess(FeedForwardToCNNPreprocessor.java:90)在
共有1个答案
您可以将indarray input=loader.asmatrix（image）；的调用更改为indarray input=loader.asmatrix（image）。reshape（1,28,28,1）；将输入转换为正确的形状（即minibatch x height x width x channels）
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