是否可以在与训练数据尺寸不同的图像上进行预测？我已经在一个特定尺寸（1000*1000）的图片上训练了一个unet_learner，并将其导出以备后用。

然后我用以下方式加载它：

learn = load_learner(modelpath)preds = learn.predict(image) 

但是，如果输入图像的尺寸不同，会发生什么情况呢？

回答：

神经网络是一层层神经元的堆栈，输入层的神经元数量取决于输入的形状，并且基于这个输入层的形状分配权重。因此，一旦网络训练完成，就不能更改输入的尺寸/形状。

因此，在将输入 feeding 到网络之前，需要调整图像尺寸并将其转换为numpy数组，根据所需的输入尺寸重塑数组。