Keras和Pytorch输入图像的张量维度
在使用Keras处理图像数据时，输入图像的张量维度与PyTorch类似，但Keras通常遵循Theano或TensorFlow的维度顺序。以下是Keras中图像张量的维度含义：
第一个维度：批次大小（batch size），表示一次处理的图像数量。
第二个维度：高度（height），表示图像的垂直像素数。
第三个维度：宽度（width），表示图像的水平像素数。
第四个维度：通道数（channels），对于彩色图像通常是3（RGB），对于灰度图像是
在使用PyTorch处理图片时，输入的图片通常会被转换成一个张量（tensor）。在PyTorch中，图片张量的维度具有以下含义：
第一个维度：通常代表批次大小（batch size），即一次处理的图片数量。如果只有一个图片，这个维度的值就是1。
第二个维度：代表图片的通道数（channels）。对于RGB彩色图片，这个值通常是3，分别对应红色、绿色和蓝色通道。对于灰度图片，这个值是1。
第三个维度：代表图片的高度（height），即图片的垂直像素数。
第四个维度：代表图片的宽度（width），即图片的水平像素数。
原文地址：https://blog.csdn.net/yangxue_mifen/article/details/140595773
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！