Numpy数组图像错误维度Python和Keras

Question

我正在构建一个图像分类器，并尝试使用keras计算数据集的功能，但我的数组维度不是正确的格式。我越来越

ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (324398, 1)

我的代码是这样的：

import glob
from keras.applications.resnet50 import ResNet50

def extract_resnet(X):  
    # X : images numpy array
    resnet_model = ResNet50(input_shape=(image_h, image_w, 3), 
    weights='imagenet', include_top=False)  # Since top layer is the fc layer used for predictions
    features_array = resnet_model.predict(X)
    return features_array
filelist = glob.glob('dataset/*.jpg')
myarray = np.array([np.array(Image.open(fname)) for fname in filelist])
print(extract_resnet(myarray))

所以看起来由于某种原因，当图像阵列应该是4维时，它只是二维的。如何转换myarray以便它能够使用特征提取器？