Пытался разработать пользовательский интерфейс для классификации изображений МРТ головного мозга. ⇐ Python

[Anonymous]

Я использую блокнот Google Colab Python для разработки пользовательского интерфейса для демонстрационного интерфейса классификации опухолей головного мозга путем импорта потока и запуска файла app.py для интерфейса. Я собираюсь позволить пользователю выбрать, какую модель, которую я обучил, классифицировать МРТ-изображения мозга. Ниже мой исходный код:

Код: Выделить всё

file = st.file_uploader("", type=["jpg", "png"])

ModelSelection = st.selectbox("Model to choose", ("CNN", "PDCNN", "Hybrid AlexNet-GRU"))

if st.button("Execute"):
labels = ['glioma','meningioma','notumor','pituitary']

if ModelSelection == "CNN" :
model_path = "cnn_model2.keras"
model = tf.keras.models.load_model(model_path)

image = Image.open(file)
st.image(image, use_container_width=True)

# Preprocessing
# image = cv2.imread(image,cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# image = np.array(cv2.medianBlur(image,3))
image = np.array(image.resize((128,128)))

prediction = model.predict(image)
predicted_class_index = np.argmax(prediction)
predicted_class = labels[predicted_class_index]
confidence = prediction[0][predicted_class_index]

st.write(f"Predicted Class: {predicted_class}")
st.write("Confidence: {confidence:.2f}")   #Display confidence with 2 decimal

Однако я столкнулся с ошибками и не понимал, как их решить. Ниже вложения приведены ошибки:

Код: Выделить всё

ValueError: Exception encountered when calling Sequential.call(). [1mInvalid input shape for input Tensor("sequential_1/Cast:0", shape=(32, 128, 3), dtype=float32). Expected shape (None, 128, 128, 3), but input has incompatible shape (32, 128, 3)[0m Arguments received by Sequential.call(): • inputs=tf.Tensor(shape=(32, 128, 3), dtype=uint8) • training=False • mask=None
Traceback:
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/streamlit/runtime/scriptrunner/exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling
result = func()
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/streamlit/runtime/scriptrunner/script_runner.py", line 579, in code_to_exec
exec(code, module.__dict__)
File "/content/app.py", line 65, in 
prediction = model.predict(image)
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py", line 122, in error_handler
raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/models/functional.py", line 244, in _adjust_input_rank
raise ValueError(

Какова основная причина ошибок, я искал в Интернете, но не смог решить.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... sification