这是我的代码，我正在使用迁移学习来训练我的模型。但是我遇到了索引超出范围的错误。这个错误发生在使用model.predict()函数测试我的模型时。可能的原因是什么？
IMAGE_SIZE = [100, 100]train_path = 'input/train'valid_path = 'input/val'在VGG前添加预处理层
vgg = VGG16(input_shape=IMAGE_SIZE + [3], weights='imagenet', include_top=False)# 不训练现有权重for layer in vgg.layers: layer.trainable = False用于获取类别数量
folders = glob('input/train/*')我们的层
x = Flatten()(vgg.output)# x = Dense(1000, activation='relu')(x)prediction = Dense(len(folders), activation='softmax')(x)创建模型对象
model = Model(inputs=vgg.input, outputs=prediction)查看模型结构
model.summary()告诉模型使用什么成本和优化方法
model.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratortrain_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255, shear_range = 0.2, zoom_range = 0.2, horizontal_flip = True)test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)training_set = train_datagen.flow_from_directory('input/train', target_size = (100, 100), batch_size = 32, class_mode = 'categorical')val_set = test_datagen.flow_from_directory('input/val', target_size = (100, 100), batch_size = 32, class_mode = 'categorical')拟合模型
r = model.fit( training_set, validation_data=val_set, epochs=50, steps_per_epoch=len(training_set), validation_steps=len(val_set))这一行代码出现了错误
model.predict('/content/input/test/0/IMG_4099.JPG')回答：
模型的predict方法不接受路径作为输入。根据文档，predict的输入样本可以是：
- Numpy数组（或类似数组的对象），或多个数组的列表（如果模型有多个输入）。
- TensorFlow张量，或多个张量的列表（如果模型有多个输入）。
- tf.data数据集。
- 生成器或keras.utils.Sequence实例。关于迭代器类型（数据集、生成器、序列）解包行为的更详细描述，请参见Model.fit中关于迭代器类型输入的解包行为部分。
有几种方法可以从图像路径中获得numpy数组。例如，你可以使用Keras预处理的image.load_img来读取图像，然后使用img_to_array获取numpy数组。如果文件夹中的图像大小不符合模型的预期，你将需要使用target_size参数调整到模型的输入形状。
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img( "/content/input/test/0/IMG_4099.JPG", target_size=(100,100))img_nparray = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)type(img_nparray) # numpy.ndarrayinput_Batch = np.array([img_nparray]) # 将单张图像转换为批次.predictions = model.predict(input_Batch)另一种方法是使用之前声明的图像generator（test_datagen，同样不进行数据增强以确保预测的公平性），指向包含该单张（或多张）图像的文件夹。
文件夹结构
├── content│ └── input│ └── test│ └── 0│ └── IMG_4099.JPGimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerastest_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)test_ImgGen = test_datagen.flow_from_directory( '/content/input/test/0/', target_size = (100, 100), class_mode='categorical')model.predict(test_ImgGen)