我在预测时报错了，报错位置是yuceceshi = model.predict(img1)这里，这要怎么改啊？

我的代码在进行预测时，报错了。报错位置是yuceceshi = model.predict(img1)这里，这要怎么更改啊？
下面是我的报错信息：

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下面是我的整体代码：

import tkinter as tk
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
import numpy as np
from tkinter import *
import tkinter.filedialog  # 注意次数要将文件对话框导入
from PIL import Image
from tensorflow.python.keras import models, layers

def ResNet_yuce():
    global e1, pred, root, predict_class, k
    name_dict = {"Uninfected": 0, "Parasitized": 1}

    fig = plt.figure(figsize=(2, 2), dpi=100)
    # 从本地选择一个文件，并返回文件的目录
    # filenames = tkinter.filedialog.askopenfile()#形成一共io流 的文件名称
    filename = tk.filedialog.askopenfilename(title=u'加载图片', initialdir=(()))  # 只保留文件名和后缀
    print(filename)

    model_save_path = './ResNet50_test_tuxiangzengqiang_Skin_test.ckpt'

    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(),  # Flatten-变成一维数组
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),  # relu函数可以解决 梯度消失问题 是线性的
        tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')])  # 2个类所以2个神经元 softmax只用在最后一层 可以让最后输出的概率在0-1之间

    model.load_weights((model_save_path))#读取文件
    # models = load_model("./ResNet50_test_tuxiangzengqiang_Skin_test.ckpt")

    # 加载测试图片
    img = Image.open(filename)
    # 
    img = img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)
    # 将灰度图转化为RGB模式
    img = img.convert("RGB")

    plt.axis('off')  # 去掉坐标轴
    plt.imshow(img)
    # 归一化
    img1 = np.array(img) / 255.
    # 将图片增加一个维度，目的是匹配网络模型
    img1 = (np.expand_dims(img1, 0))
    print(img1)
    # 将预测结果转化为概率值
    yuceceshi = model.predict(img1)
    print(yuceceshi)
    result = np.squeeze(yuceceshi)
    print(result)

    predict_class = np.argmax(result)
    # pred = tf.argmax(result, axis=1)#求最大值得出最后识别出来的数
    # print(inverse_dict[int(predict_class)],result[predict_class])
    # 将预测的结果打印在图片上面
    # plt.title([inverse_dict[int(predict_class)],result[predict_class]])
    print(predict_class)

    result1 = np.argmax(result)  # 取出预测结果中概率最大的元素索引值
    for k, v in name_dict.items():  # 将类别由数字转换为名称
        if result1 == v:  # 如果预测结果等于v, 打印出名称
            print("预测结果:", k)  # 打印出名称
            pred = "预测结果：" + k
            e1 = tk.Label(root, text=pred, font=('Arial', 16))  # 显示预测结果
            e1.place(x=100, y=370)

    canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)  # 渲染器 在画布上放置图片
    canvas.draw()
    canvas.get_tk_widget().place(x=100, y=150)
def picture():
    global root
    root = Tk()
    root.wm_title("细胞图像疟疾检测")
    root.geometry('1000x650')

    bt = tk.Button(root, text="ResNet50", width=10, command=ResNet_yuce)
    bt.place(x=210, y=90)

    root.mainloop()

if __name__ == '__main__':
    picture()

码字不易，有用望采纳 答案参考Chatgpt解答
根据您提供的代码，问题可能出现在以下几个方面：

  1. 图片路径问题：请确保您选择的图片文件存在，并且文件路径是正确的。您可以在程序中添加一些调试输出语句，检查filename变量的值是否正确。

  2. 模型加载问题：请确保模型文件model_save_path指向正确的路径，并且模型文件存在。您可以检查模型文件是否损坏或缺失。

  3. 输入数据格式问题：model.predict()方法需要输入具有正确形状的数据。请确保img1是正确的形状和数据类型。您可以通过添加调试输出语句来检查img1的形状和值。

  4. 图片处理问题：请确保图片的预处理步骤与训练模型时的预处理步骤相匹配。例如，确保图像的大小、颜色通道等与训练时一致。

  5. 模型结构问题：请确保模型结构与训练模型时的结构相匹配。检查模型的层次结构、输入形状等是否正确。

通过检查以上问题，您应该能够找到导致"下标出界"错误的原因，并进行适当的修复。如果问题仍然存在，请提供完整的错误消息和堆栈跟踪，以便更详细地分析问题。