tensorflow-ValueError: Input 0 is in compatible with layer functional_1: expected shape=(None, 112, 112, 3), found shape=(None, 224, 224, 3)

我正在尝试将经过训练的模型放入 Flask 应用程序中。问题是，应用程序的两个输入图像都以与训练模型相同的方式进行预处理。我仍然收到此错误：

ValueError: Input 0 is in compatible with layer functional_1: expected shape=(None, 112, 112, 3), found shape=(None, 224, 224, 3)

模型训练：''' train_data.element_spec >>(TensorSpec(shape=(None, 224, 224, 3), dtype=tf.float32, name=None), TensorSpec(shape=(None, 400), dtype=tf .bool, name=None)) '''

烧瓶应用程序：''' IMG_SIZE=224 BATCH_SIZE=32

def preprocess_image(image_path, img_size = 224):
  image=tf.io.read_file(image_path)
  image=tf.image.decode_jpeg(image,channels=3)
  image=tf.image.convert_image_dtype(image,tf.float32)
  image = tf.image.resize(image,size=[IMG_SIZE,IMG_SIZE])
  return image


def create_data_batches(x,batch_size=32):
    print('Creating test data branches....')
    x=[x]
    data=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.constant(x)))
    data_batch=data.map(preprocess_image).batch(BATCH_SIZE)
    return data_batch
'''

那么这个预期的 shape=(None, 112, 112, 3) 是从哪里来的呢？代码中没有一个“112”，那我做错了什么？

我将非常感谢任何帮助。PS 我正在尝试使用的模型是 inception_v2。PPS 保存的训练模型格式 id .h5