GPU中的Tensorflow默认数据格式

我正在用GPU开发Tensorflow。我对张量的数据格式很好奇。我认为数据存储在GPU/CPU的行中

但是，如果我想在一次操作（Op）中将数据存储在主列中，是否可以仅更改该操作（Op）的数据格式？（例如，在函数中放置一些选项表示更改数据格式）

例如，在

matmul

操作中，存在与转置相关的选项。如果我转换矩阵，数据格式（列主/行主）是否有任何变化

---

谢谢。

是的，默认数据格式为，与相反

如果您使用的是Python，那么在模拟col主布局时，您将需要使用它。当使用C++时，没有什么可以阻止你使用代码< EGEN：：RooMeave。

matmul

具有选项

transpose_a

和

transpose_b

，因为（cu-）BLAS可以处理这两种格式而无需显式转置，例如，参见GEMM。所以它不会改变你的数据格式。这只是一个技巧，防止额外启动CUDA内核或其他函数以最小化运行时间

---

这是BLAS规范的一部分，

感谢您的详细回复。据我所知，数据将被存储在行主要当我使用C++无论设备（GPU/CPU），对吗？