Почему каждый прогноз для моего проекта MNIST Digit неправ? ⇐ Python

[Anonymous]

Я сделал этот базовый проект с ноутбуком Anaconda. Все работает нормально, но каждое предсказание с моей собственной цифровой картиной неверно. Я использую набор Mnist для цифровых чисел и пытаюсь нарисовать свою собственную цифру с черным фоном и белой живописью. Но каждое предсказание неверно.
можно увидеть, что отсутствует в коде?# Install TensorFlow
import tensorflow as tf

# Import matplotlib library
import matplotlib.pyplot as plt

#Import numpy
import numpy as np

#import cv
import cv2

#Dataset
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])

model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
print("Evaluierung");
model.evaluate(x_test, y_test)

plt.imshow(x_train[1], cmap="gray") # Import the image
plt.show() # Plot the image
predictions = model.predict([x_train]) # Make prediction, works perfect
print(np.argmax(predictions[1])) # Print out the number, works perfect

# my own picture, black background, white color, 28 px * 28 px in size
img = cv2.imread("bild1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.imshow(img) # Import the image
plt.show() # Plot the image

cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(2000)
img = img/255.0
img = img.reshape(1,28,28)
pred = model.predict_classes(img)
print("Prediction: ", pred)
< /code>
Каждый прогноз из данных обучения и тестирования верен, мои собственные картинки не ошибаются без кода ошибки!
было бы здорово, если бы вы могли помочь мне < /p>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/594 ... ject-wrong