TypeError: __array__() 采用 1 个位置参数，但给出了 2 个（图像分类 Keras）

如何解决这个问题？我尝试过设置dtype=None in the image.img_to_array method.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing import image

image_size = (180, 180)
batch_size = 32


model = keras.models.load_model('best_model.h5')

img = keras.preprocessing.image.load_img(
    "GarnetCreek_7-15-2019.jpeg", target_size=image_size
)

img_array = image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)  # Create batch axis

predictions = model.predict(img_array)
score = predictions[0]

这会引发以下错误：

Traceback (most recent call last):
img_array = image.img_to_array(img, dtype=None)
return image.img_to_array(img, data_format=data_format, **kwargs)
x = np.asarray(img, dtype=dtype)
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given

有没有人见过这个？非常感谢！

这个错误有时是由于错误Pillow 8.3.0就这样here。 （您不得使用import PIL直接在您的代码中，但是有些库，例如tf.keras.preprocessing.image.load_img use PIL内部）

所以，从降级PIL 8.3.0 to 8.2.0可能有效。

Check PIL版本：

import PIL
print(PIL.__version__)

如果是8.3.0，那么你可以降级到8.2.0：

!pip install pillow==8.2.0