oserror:尝试使用keras模型预测时,无法识别图像文件<\io.bytesio object at…>。

我在youtube上跟随了deeplizard的“部署keras神经网络来烧瓶web服务”教程,但是被卡住了。 我发现了一些对类似问题有帮助的建议(比如 this one 和 this one )但不知为什么他们不为我工作。或者我用错了。

电话线打乱了 image = Image.open(io.BytesIO(decoded)) .

这是我的代码(抱歉,这不是最小的,我不知道如何简化它而不删除可能相关的细节)。

如果你有什么建议,请告诉我。

非常感谢。

app = Flask(__name__)


def get_model():
    global model, graph
    model = load_model('model.h5')
    print(' * Model loaded!')
    graph = tf.Graph()


def preprocess_image(image, target_size):
    if image.mode != 'RGB':
        image = image.convert('RGB')
    image = image.resize(target_size)
    image = img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)

    return image


print(' * Loading model...')
get_model()


@app.route('/predict', methods=["POST"])
def predict():
    message = request.get_json(force=True)
    encoded = message['image']
    decoded = base64.b64decode(encoded)
    with graph.as_default():
        image = Image.open(io.BytesIO(decoded))
        preprocessed_image = preprocess_image(image, target_size(50, 50))
        prediction = model.predict(preprocessed_image).tolist()

        response = {
            'prediction': {
                'food': prediction[0][0],
                'notfood': prediction[0][1]
            }
        }
    return jsonify(response)

我怀疑这可能是因为我的模型将输入作为:

model.predict_classes(i.reshape((-1, 50, 50, 3)), batch_size=32, verbose=0)[0]

但用户通过HTML上传的图片并没有被“重塑”…我想把它编入密码,但到目前为止运气不佳。