Posted in Python onJune 29, 2020
我们在学习keras经常会看到下面这样的代码段:
查阅官方文档可以知道:
我们知道彩色图像一般会有Width, Height, Channels,而“channels_first”或“channels_last”,则代表数据的通道维的位置。
该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。
以128x128x128的数据为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,128,3)。
该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。
补充知识:channels_first 与 channels_last 的区别
用卷积神经网络处理一组彩色图片时,Caffe/Theano 使用的数据格式是channels_first即:
(样本数,通道数,行数(高),列数(宽))
Tensforflow 使用的数据格式是channels_last即:
(样本数,行数(高),列数(宽),通道数)
以上这篇基于K.image_data_format() == 'channels_first' 的理解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。
基于K.image_data_format() == 'channels_first' 的理解
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