我是CNN的新手,我试图重塑一些图像以进行图像识别,但我一直收到一条错误信息,我不知道该如何修复。
library(keras)
reticulate::install_miniconda()
for (i in 1:10) {mypic[[i]] <- array_reshape(mypic[[i]], c(28,28,3))}
str(mypic)
我得到错误信息如下所示。
Error in py_call_impl(callable, dotsargs, dots#qcStackCode#keywords) :
ValueError:无法将大小为784的数组整形为形状(28,
我目前正在与机器学习的图像识别项目工作。
这套列车有1600个图像,大小为300x300,因此每幅图像有90000个特征。
为了加快训练速度,我将PCA与n_components = 50相结合
测试集有450幅图像,我可以在这个测试集中成功地测试模型。
现在,我想预测一个图像是由网络摄像头拍摄的。问题是,我是否应该将PCA应用于该图像?
如果我不应用PCA,我就会得到ValueError: X.shape[1] = 90000 should be equal to 50, the number of features at training time
如果我应用主