我是深度学习的新手，正在使用 Keras 来学习它。我按照此链接中的说明使用 MNIST 数据集构建了一个手写数字识别分类器。在看到可比的评价结果方面，它运作良好。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其数字。我认为图像需要先转换为 28x28 维度和 255 深度？我不确定我的理解是否正确。如果是这样，如何在 Python 中进行此转换？如果我的理解不正确，需要什么样的转变？
提前谢谢你！
据我所知，你需要把它变成一个28x28的灰度图像，以便在Python中使用它。 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，每个项目在其张量中的值在0-255之间作为输入。
要调整图像大小，您可以使用 PIL 或枕头。 请参阅此SO帖子或Pillow文档中的此页面(在前面提到的帖子中由Wtower链接到，如果这是您想要做的，请在此处复制以方便访问调整大小和保持纵横比。
哼！
干杯
-马舒