Преобразование определения модели Keras на основе Anano на TensorFlow

Question

При преобразовании определения модели Keras на основе Anano в TensorFlow достаточно ли изменить порядок input_shape на входной уровень?

Например, следующий слой

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

будет заменен в качестве

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

Примечание: Я не хочу использовать dim_ordering='th'.

Answer 1

Ответ от Francois Chollet:

Я думаю, что вопрос означает «то, что input_shape я должен перейти к моему первого слоя, учитывая, что я использую TensorFlow и моей настройки по умолчанию для dim_ordering является "tf"». Ответ - да, вот так вы делаете , (img_width, img_height, 3).

Важно отметить, что если вы хотите загрузить сохраненные модели, которые были тренировались с Теано с dim_ordering="th", в определение модели для TF с dim_ordering="tf", вам нужно будет конвертировать сверток ядра. Для этого у Keras есть утилиты.