Can’t test my Tensorflow convolution model with my own drawings

I’m a begginer on tensorflow and I made a convolution model with tensorflow(sub-classing) to classify 10 differents draws. For that I used the quick draw dataset with images of size (1, 28, 28, 1).To compile the model I used :

loss : SparseCategoricalCrossentropy
optimizer : SGD
accuracy : SparseCategoricalAccuracy

the model :

@tf.keras.saving.register_keras_serializable()
class ConvModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(ConvModel, self).__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 4, activation = 'relu', name = 'conv1', input_shape = (28, 28, 1))
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation = 'relu', name = 'conv2')
        self.conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation = 'relu', name = 'conv3')
        self.flatten = tf.keras.layers.Flatten(name = 'flatten')
        
        self.d1 = tf.keras.layers.Dense(32, activation = 'relu', name = 'd1')
        self.d2 = tf.keras.layers.Dense(16, activation = 'relu', name = 'd2')
        self.out = tf.keras.layers.Dense(10, activation = 'softmax', name = 'out')

    def call(self, image):
        conv1 = self.conv1(image)
        conv2 = self.conv2(conv1)
        conv3 = self.conv3(conv2)

        flatten = self.flatten(conv3)
        d1 = self.d1(flatten)
        d2 = self.d2(d1)
        output = self.out(d2)

        return output

My model works and I tried to test him with my own drawings.But when I convert the png to numpy array I have not good dimensions to do a predict and I get an error because of convolution(I used imread function from matplotlib.image and from cv2).

Here the code I used to load datas and to normalize datas.

to load datas :

files = [name for name in os.listdir() if ".npy" in name]
max_size_per_cl = 1500
draw_class = []

# Evaluate the size of the dataset
size = 0
for name in files:
    draws = np.load(name)
    draws = draws[:max_size_per_cl]
    size += draws.shape[0]

images = np.zeros((size, 28, 28))
targets = np.zeros((size,))

it = 0
t = 0
for name in files:
    # Open each dataset and add the new class
    draw_class.append(name.replace("full_numpy_bitmap_", "").replace(".npy", ""))
    draws = np.load(name)
    draws = draws[:max_size_per_cl] # Take only 10 000 draw
    # Add images to the buffer
    images[it:it+draws.shape[0]] = np.invert(draws.reshape(-1, 28, 28))
    targets[it:it+draws.shape[0]] = t
    # Iter
    it += draws.shape[0]
    t += 1

images = images.astype(np.float32)
    
# Shuffle dataset
indexes = np.arange(size)
np.random.shuffle(indexes)
images = images[indexes]
targets = targets[indexes]

images, images_valid, targets, targets_valid = train_test_split(images, targets, test_size=0.33)

to normalize datas :

scaler = StandardScaler()

scaled_images = scaler.fit_transform(images.reshape(-1, 28 * 28))
scaled_images_valid = scaler.transform(images_valid.reshape(-1, 28 * 28))

images = scaled_images.reshape(-1, 28, 28, 1)
images_valid = scaled_images_valid.reshape(-1, 28, 28, 1)

To solve the problem, I used np.resize and cv2.resize function.
but either it doesn’t work and I get an error from the convolution or it works but the prediction are really not good and the 10 softmax activations are very similar. it look like that :

array([[0.10894018, 0.09810086, 0.10048549, 0.08485338, 0.10409403,
        0.09969998, 0.10958809, 0.09787109, 0.10079118, 0.0955757 ]],
      dtype=float32)

Please help me.

New contributor

Random693 is a new contributor to this site. Take care in asking for clarification, commenting, and answering.
Check out our Code of Conduct.

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật