Keras가 왜 Theano와 TF 표현의 차이점을 이미지로 처리하지 않는가?

Keras가 채널이있는 이미지의 Theano와 Tensorflow 표현의 차이점을 처리하지 않는 이유는 무엇입니까? 예를 들어 Theano를 백엔드로 사용하는 경우 이미지는 (samples, color_depth, width, height) 형식이며 TF를 사용하는 경우 이미지는 (samples, width, height, color_depth) 체재. Keras가 하나 또는 다른 것과 함께 가고 장면 뒤에서 모양을 다시 포맷 할 수있는 것처럼 보입니다.Keras가 왜 Theano와 TF 표현의 차이점을 이미지로 처리하지 않는가?

출처

2017-09-11 max_max_mir

Keras는 단 하나의 표현으로 작동합니다.

표준으로 channels_last을 사용합니다. 사용자는 원하는 경우 channels_first으로 변경할 수 있습니다.

모델에 대해 아무 것도 변경하지 않고 케라 스 모델을 생성하고 tensorflow 또는 theano와 함께 사용할 수 있습니다. 파일이 각 계층 매개 변수 data_format에 대한 정의하여 <user>\.keras\keras.json

또한 표준 설정을 무시할 수 있습니다에서 찾을 수 있습니다

{ 
    "floatx": "float32", 
    "image_data_format": "channels_last", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "backend": "tensorflow" 
}

파일 keras.json은 표준 정의가 포함되어 있습니다. (here 참조).

tensorflow 또는 theano 함수를 직접 사용하지 않는 것이 좋습니다. 필요한 경우에는 Keras backend 기능을 사용해보십시오.

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2017-09-11 16:05:19

Keras가 왜 Theano와 TF 표현의 차이점을 이미지로 처리하지 않는가?

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