Pythonで、なぜCNNは、MATLABよりもはるかに悪化し実行していますか？

Harditシン：

私は、バイナリ分類を行いMatlabの2019bでCNNを訓練してきました。このCNNは、テストデータセットで試験したとき、それは95％の精度についてはなっていました。私が使用exportONNXNetworkの私はTensorflow、Kerasで私のCNNを実装することができるように機能を。これは私がkerasにONNXファイルを使用するために使用していたコードです：

import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import numpy as np
from numpy import array
from IPython.display import display
from PIL import Image

onnx_model = onnx.load("model.onnx")
tf_rep = prepare(onnx_model)
img = Image.open("image.jpg").resize((224,224))
img = array(img).reshape(1,3,224,224)
img = img.astype(np.uint8)

classification = tf_rep.run(img)
print(classification)

このPythonのコードが上でテストされたときに同じテストデータセットには、クラスとしてほぼすべての分類された0クラスのいくつかのケースでは1。私はなぜこれが起こっているかわかりません。

セバスチャンおじいちゃん：

一見、私はあなたがリシェイプではなく、画像の軸を置換するために必要があると思います。

img = Image.open("image.jpg").resize((224,224))
img = array(img).transpose(2, 0, 1)
img = np.expand_dims(img, 0)