我建立了一个对猫和狗进行分类的深度学习模型。我已经成功地安装了谷歌驱动器，并根据需要对图像进行了训练。然而，我正试图通过上传一张图像并让Keras进行预测来进行单个预测。
在像Spyder这样的常规IDE中，它是这样的：
test_image = image.load_img('image1.jpg',target_size=(64,64))
但它抛出了一个错误：
Transport endpoint is not connected: 'image1.jpg'
我重新安装驱动器，然后它告诉我：
No such file or directory: 'image1.jpg'
在那之后，我尝试了如何在image.load((方法上编写目录，但目前没有任何想法。
您可以装载驱动器，通过身份验证进行连接，然后导入所需的文件，并使用模型进行预测。请在此处查看GitHub要点。您可以按照以下步骤操作，如果需要任何帮助，请告诉我。谢谢
from google.colab import drive
# This will prompt for authorization.
drive.mount('/content/drive')
# Predicting Roses
img=mpimg.imread('/content/drive/My Drive/5602220566_5cdde8fa6c_n.jpg')
imgplot = plt.imshow(img)
img = tf.expand_dims(img,0) # need this to make batch_shape = 1
img=img/255 # normalizing the image
img=tf.image.resize(img,size=(224, 224)) # resizing image
Prob=loaded_model.predict(img) # prediction
indd=tf.argmax(Prob[0],axis=-1).numpy()
print(tf.argmax(Prob[0],axis=-1).numpy())
print(labels_string[indd])