Theano 기반 Keras 모델 정의를 TensorFlow로 변환

Question

Theano 기반 Keras 모델 정의를 TensorFlow로 변환 할 때 입력 레이어에서 input_shape의 순서를 변경하는 것으로 충분합니까? 예를 들어

, 다음 계층

Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, img_width, img_height)) 

은

Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(img_width, img_height, 3)) 

참고로 대체 될 것이다 : 나는 dim_ordering='th'를 사용하지 않습니다. Francois Chollet에서

Answer 1

답변 :

나는 질문은 "무엇 input_shape 내가 dim_ordering 내 기본 설정 내가 TensorFlow를 사용하고 주어진 내 첫 번째 레이어에와 있음을 통과해야하는 "tf"이다"를 의미 생각합니다. 그 대답은 당신이 일 때, (img_width, img_height, 3)입니다.

중요 당신이 이 dim_ordering="tf"와 TF를위한 모델 정의 로, dim_ordering="th"와 Theano 훈련했다 저장된 모델을로드하려는 경우, 당신은 회선을 커널을 변환해야한다는 것입니다. Keras는 그것을 위해 utils을 가지고 있습니다.