我用大小为150×150的灰度图像训练了我的CNN，训练过程中没有出现任何错误，但是每当我尝试运行model.predict()函数时，就会出现这个错误：

expected convolution2d_input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (150, 150, 1)

尽管我对传递给预测函数的图像进行了与训练CNN时使用的图像完全相同的预处理，并且它们的尺寸为150x150x1，与我的CNN的输入形状以及用于训练CNN的图像形状相同。

这是我的CNN代码：

model = Sequential()model.add(Conv2D(32, 3, 3, input_shape=(150, 150, 1), activation = 'relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))model.add(Conv2D(32, 3, 3, activation = 'relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))model.add(Conv2D(64, 3, 3, activation = 'relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))model.add(Flatten())  model.add(Dense(64, activation = 'relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(1, activation = 'softmax'))

输入大小为150x150x1，而我的CNN期望的输入形状是(None, 150, 150, 1)。

我已经尝试了几天解决这个问题，但没有任何进展。

回答：

如果你正在尝试对单张图像进行预测，你应该增加一个维度，然后像这样进行预测：