如何修复“”类型错误：img应该是PIL图像。得到了<class'str'>？

Question

我是一个初学者，我正在学习编写一个图像分类器。我的目标是创建一个predict函数。在

有什么解决的建议吗？在

在这个项目中，我想用预测函数来识别不同的花卉种类。这样我以后可以检查他们的标签。在

尝试修复：我已经使用了unsqueeze_(0)方法并从numpy更改为torch方法。我通常会收到如下所示的相同错误消息：

TypeError: img should be PIL

代码：

^{1}$

错误：

^{pr2}$

我只想得到类似的结果。谢谢您！在

    predict(image,model)
    print(probs)
    print(classes)

    tensor([[ 0.5607,  0.3446,  0.0552,  0.0227,  0.0054]], device='cuda:0')   
    tensor([[  8,   1,  31,  24,   7]], device='cuda:0')

Answer 1

由于predict函数中的以下行，您将得到上述错误：

img = process_image(image)

process_image函数的输入应该是Image.open(image)，而不是{}，它基本上是指向图像（字符串）的路径，因此会出现错误消息TypeError: img should be PIL Image. Got <class ‘str’>。在

所以，将img = process_image(image)改为img = process_image(Image.open(image))

修改的predict函数：

^{pr2}$