[置顶] 【DL--04】深度学习基本概念—data_format
2017-07-17 15:03
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这是一个无可奈何的问题,在如何表示一组彩色图片的问题上,Theano和TensorFlow发生了分歧,’th’模式,也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32(高为16宽为32)彩色图表示为下面这种形式(100,3,16,32),Caffe采取的也是这种方式。第0个维度是样本维,代表样本的数目,第1个维度是通道维,代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种theano风格的数据组织方法,称为“channels_first”,即通道维靠前。
而TensorFlow,的表达形式是(100,16,32,3),即把通道维放在了最后,这种数据组织方式称为“channels_last”。
Keras默认的数据组织形式在~/.keras/keras.json中规定,可查看该文件的image_data_format一项查看,也可在代码中通过K.image_data_format()函数返回,请在网络的训练和测试中保持维度顺序一致。
唉,真是蛋疼,你们商量好不行吗?
这是一个无可奈何的问题,在如何表示一组彩色图片的问题上,Theano和TensorFlow发生了分歧,’th’模式,也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32(高为16宽为32)彩色图表示为下面这种形式(100,3,16,32),Caffe采取的也是这种方式。第0个维度是样本维,代表样本的数目,第1个维度是通道维,代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种theano风格的数据组织方法,称为“channels_first”,即通道维靠前。
而TensorFlow,的表达形式是(100,16,32,3),即把通道维放在了最后,这种数据组织方式称为“channels_last”。
Keras默认的数据组织形式在~/.keras/keras.json中规定,可查看该文件的image_data_format一项查看,也可在代码中通过K.image_data_format()函数返回,请在网络的训练和测试中保持维度顺序一致。
唉,真是蛋疼,你们商量好不行吗?
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