Tensorflow 频道优先与频道最后-这意味着什么？_Tensorflow_Neural Network_Deep Learning_Conv Neural Network_Openvino

Tensorflow 频道优先与频道最后-这意味着什么？

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Tensorflow 频道优先与频道最后-这意味着什么？,tensorflow,neural-network,deep-learning,conv-neural-network,openvino,Tensorflow,Neural Network,Deep Learning,Conv Neural Network,Openvino,“问题已经解决。这是因为我使用的模型在GPU训练时首先使用通道\ U作为默认值，而OPENVINO要求TF模型使用通道\ U作为最后一个。” 这些是什么意思我怎样才能改变它们我在网上找不到更多关于这个的参考资料。通道首先意味着在一个特定的张量中（考虑一张照片），你会有（通道的数量，高度，宽度）通道最后一个表示通道位于张量（n维数组）的最后一个位置示例： (3,360,720) --- Channels first (360,720,3) --- Channels las

“问题已经解决。这是因为我使用的模型在GPU训练时首先使用通道\ U作为默认值，而OPENVINO要求TF模型使用通道\ U作为最后一个。”

这些是什么意思

我怎样才能改变它们

我在网上找不到更多关于这个的参考资料。

通道首先意味着在一个特定的张量中（考虑一张照片），你会有（通道的数量，高度，宽度）

通道最后一个表示通道位于张量（n维数组）的最后一个位置

示例：

    (3,360,720) --- Channels first

    (360,720,3) --- Channels last

其中3来自RGB（彩色图像）

默认情况下，TensorFlow具有配置中的最后一个通道设置

这个问题来自这样一个事实：一些过时的框架（比如Theano）采用了通道优先的方法；移植是一个问题，特别是对于新手

您的问题的解决方案是以“Channels\u Last”格式重新训练您的模型。

您可以使用--disable\u nhwc\u to\u NCHW with model Optimizer将带有NCHW布局的TF模型转换为IR

NCHW-频道优先
NHWC-最后一个频道

N：批量大小，C：通道数，H：输入图像高度，W：输入图像宽度

默认情况下，MKLDNN插件使用NCHW数据布局