如何转换.tflite inpu的图像

Question

我正在尝试获取模型（它在转换之前运行成功收件人.tflite)对测试图像进行分类。在

img = Image.open( input_path )
img.load()
input_data = np.array(img, dtype=np.int32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()

但我得到了一个错误值error:无法设置张量：得到的张量类型为2，但输入13需要类型1

这是指dtype，我相信int32是正确的格式，我几乎尝试过其他格式，但仍然得到错误，这不是很好的描述。在

由于数据类型是正确的，所以我认为我可能是在错误地转换图像。有没有更好的方法我应该转换这个图像提交给模型？在

Answer 1

试试这个：

input_data = np.array(img, dtype=np.float32)

你可以随时检查

^{pr2}$

需要哪个数据类型