入力画像の準備

元の ResNet50 モデルは、224 x 224 ピクセルの画像と、いくつかの前処理（すべての学習画像で学習用データセットの平均画素値を減算する、など）で学習されています。予測に使う画像にも同じ前処理を適用する必要があります。

単一の画像で予測する場合でも、モデルの入力形状に合わせる必要があります。このケースでは次のようになります： (batch-size, width, height, channels)。axis = 0 を指定した np.expand_dims は、バッチサイズ次元を追加し、1 枚の画像を predict に渡すことを表します。今回は 1 枚だけを予測するので、バッチサイズは 1 です。

これから、犬（名前は Ivy）の画像を ResNet50 で分類できる形式に整えるための前処理手順を実行していきます。