我正在使用Keras内置的inception_resnet_v2来训练一个CNN以识别图像。在训练模型时，我有一个作为输入的numpy数组，输入形状为(1000, 299, 299, 3)，
model.fit(x=X, y=Y, batch_size=16, ...) # 输出形状`Y`为(1000, 6)，对应6个类别起初，在尝试预测时，我传入了一个形状为(299, 299, 3)的单张图像，但得到了错误
ValueError: 检查输入时出错：期望input_1有4个维度，但得到的数组形状为(299, 299, 3)
我通过以下方式重塑了我的输入：
x = np.reshape(x, ((1, 299, 299, 3)))现在，当我进行预测时，
y = model.predict(x, batch_size=1, verbose=0)我没有得到错误。
我想确保我正确理解了batch_size在训练和预测中的用法。我的假设是：
1) 使用model.fit时，Keras会从输入数组中取出batch_size个元素（在这种情况下，它会以每次16个样本的形式处理我的1000个例子）
2) 使用model.predict时，我应该将输入重塑为一个单一的3D数组，并且我应该明确将batch_size设置为1。
这些假设正确吗？
另外，是否有更好的方法（甚至是可能的）向模型提供训练数据，从而避免在预测前进行这种重塑？感谢您帮助我学习这些知识。
回答：
不，你的理解是错误的。batch_size指定了同时通过网络“前向传播”的数据示例数量（通常使用GPU）。
在model.predict方法中，这个值默认设置为32，但你可以指定其他值（就像你使用batch_size=1那样）。由于这个默认值，你得到了错误：
ValueError: 检查输入时出错：期望input_1有4个维度，但得到的数组形状为(299, 299, 3)
你不应该以这种方式重塑你的输入，而是应该提供正确的批次大小。
例如，对于默认情况，你应该传入形状为(32, 299, 299, 3)的数组，类似地，对于不同的batch_size，例如batch_size=64，这个函数要求你传入形状为(64, 299, 299, 3)的输入。
编辑：
看起来你需要将单个样本重塑成一个批次。我建议你使用np.expand_dims来提高代码的可读性和可移植性，像这样：
y = model.predict(np.expand_dims(x, axis=0), batch_size=1)