为什么Keras不处理图像的Theano和TF表示之间的区别？-Java 学习之路

为什么Keras不能处理带有通道的图像的Theano和Tensorflow表示之间的区别？例如，如果您使用Theano作为后端，它们的图像是（samples，color_depth，width，height）形式，如果使用TF，则图像采用（samples，width，height，color_depth）格式 . 看起来像Keras可以只使用其中一个，然后重新格式化幕后的形状 .

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Keras只使用一种表示法 .

按标准，它使用 channels_last . 如果用户可以将其更改为 channels_first .

您可以创建一个keras模型，并将其与tensorflow或theano一起使用，而无需更改模型的任何内容 .

文件 keras.json 包含标准定义：
```
{
    "floatx": "float32",
    "image_data_format": "channels_last",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow"
}
```
该文件可在 <user>\.keras\keras.json 中找到

您还可以通过为每个图层定义参数 data_format 来覆盖标准设置 . （见here） .

它必须是's a good thing to avoid then using tensorflow or theano functions directly. For cases where it'，尝试Keras backend函数 .
回复于 2024-04-26T06:10:29+08:00

为什么Keras不处理图像的Theano和TF表示之间的区别？

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