Kerasのバックエンドとshapeについて

最終更新: 2017-02-27 00:41

Kerasのバックエンドとshapeについて

バックエンドによってmodel出力のshapeが違うことがあるから注意する必要がある

import keras.backend
print(keras.backend.image_dim_ordering())

TensorFlowバックエンドなら"tf"、Theanoバックエンドなら"th"になる。

For 2D data (e.g. image), "tf" assumes (rows, cols, channels) while "th" assumes (channels, rows, cols).
For 3D data, "tf" assumes (conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3, channels) while "th" assumes (channels, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3).

とのこと(https://keras.io/backend/)