我是深度学习的新手，正在使用 Keras 来学习它。我按照此链接上的说明使用 MNIST 数据集构建了一个手写数字识别分类器。在看到可比较的评估结果方面，它工作得很好。我使用 tensorflow 作为 Keras 的后端。
现在我想读取一个带有手写数字的图像文件并使用相同的模型预测它的数字。我认为图像需要首先转换为 28x28 尺寸和 255 深度？我不确定我的理解是否正确。如果是这样，我该如何在 Python 中进行这种转换？如果我的理解不正确，需要进行什么样的改造？
先感谢您！
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据我所知，您需要将其转换为 28x28 灰度图像才能在 Python 中使用。这与用于训练 MNIST 的图像的形状和方案相同，并且张量都期望 784 (28 * 28) 大小的项目，每个项目的张量中的值都在 0-255 之间作为输入。
要调整图像大小，您可以使用 PIL 或 Pillow。请参阅此 SO 帖子或Pillow 文档中的此页面（由 Wtower 在前面提到的帖子中链接，在此处复制以方便调整大小和保持纵横比，如果这是您想要做的。
HTH！
干杯，
-马舒
于 2017-08-07T17:58:06.837 回答