使用keras时input_shape的维度表示问题

本文详细介绍了在Keras框架中,不同后端(Theano和Tensorflow)下图片数据维度顺序的区别。Theano使用通道优先(channels_first),如(3,224,224);Tensorflow则使用通道最后(channels_last),如(224,224,3)。文章还介绍了如何在代码中设定data_format参数,以便在两种后端间切换,实现代码兼容。

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参考资料:https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/72859145 

Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。

对于一张224*224的彩色图片表示问题,theano使用的是th格式,维度顺序是(3,224,224),即通道维度在前,Caffe采取的也是这种方式。而Tensorflow使用的是tf格式,维度顺序是(224,224,3),即通道维度在后。 

Keras默认使用的是Tensorflow。我们在导入模块的时候可以进行查看,也可以切换后端。

为了代码可以在两种后端兼容,可以通过data_format参数进行维度顺序的设定,data_format='channels_first',对应“th”,data_format='channels_last',对应“tf”。

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