NCHW與NHWC格式
下圖很好的描述了各種不同的格式。
N代表數量， C代表channel，H代表高度，W代表寬度。
NCHW其實代表的是[W H C N]，第一個元素是000，第二個元素是沿著w方向的，即001，這樣下去002 003，再接著呢就是沿著H方向，即004 005 006 007…這樣到019后，沿C方向，輪到了020，之后021 022 …一直到319，然后再沿N方向。
NHWC的話以此類推，代表的是[C W H N]，第一個元素是000，第二個沿C方向，即020，040, 060…一直到300，之后沿W方向，001 021 041 061…301…到了303后，沿H方向，即004 024 .。。304.。最后到了319，變成N方向，320,340…
圖中所示a就是指四個維度。

在不同的硬件加速的情況下，選用的類型不同，在intel GPU加速的情況下，因為GPU對于圖像的處理比較多，希望在訪問同一個channel的像素是連續的，一般存儲選用NCHW，這樣在做CNN的時候，在訪問內存的時候就是連續的了，比較方便。
TensorFlow有兩種數據格式NHWC和NCHW
TensorFlow有兩種數據格式NHWC和NCHW，默認的數據格式是NHWC，可以通過參數data_format指定數據格式。這個參數規定了 input Tensor 和 output Tensor 的排列方式。
1、data_format
設置為 “NHWC” 時，排列順序為 [batch, height, width, channels]
設置為 “NCHW” 時，排列順序為 [batch, channels, height, width]
data_format 默認值為 "NHWC。其中 N 表示這批圖像有幾張，H 表示圖像在豎直方向有多少像素，W 表示水平方向像素數，C 表示通道數（例如黑白圖像的通道數 C = 1，而 RGB 彩色圖像的通道數 C = 3）。為了便于演示，后面作圖均使用 RGB 三通道圖像。

NCHW 中，C 排列在外層，每個通道內像素緊挨在一起，即 ‘RRRRRRGGGGGGBBBBBB’ 這種形式。
NHWC 格式，C 排列在最內層，多個通道對應空間位置的像素緊挨在一起，即 ‘RGBRGBRGBRGBRGBRGB’ 這種形式。
如果需要對圖像做彩色轉灰度計算，NCHW 計算過程如下：

即 R 通道所有像素值乘以 0.299，G 通道所有像素值乘以 0.587，B 通道所有像素值乘以 0.114，最后將三個通道結果相加得到灰度值。
相應地，NHWC 數據格式的彩色轉灰度計算過程如下：

最佳實踐：設計網絡時充分考慮兩種格式，最好能靈活切換，在 GPU 上訓練時使用 NCHW 格式，在 CPU 上做預測時使用 NHWC 格式。
在不同的硬件加速的情況下，選用的類型不同，在intel GPU加速的情況下，因為GPU對于圖像的處理比較多，希望在訪問同一個channel的像素是連續的，一般存儲選用NCHW，這樣在做CNN的時候，在訪問內存的時候就是連續的了，比較方便。
**# NCHW [batch,in_channels,in_height,in_weight]

NHWC [batch,in_height,in_weight,in_channels]

CHWN [in_channels,in_height,in_weight,batch]

轉換 NCHW—NHWC**

import tensorflow as tf
x = tf.reshape(tf.range(24),[1,2,3,4])
out = tf.transpose(x,[0,2,3,1])
print (x.shape)
print (out.shape)
#轉換NHWC–NCHW
import tensorflow as tf
x = tf.reshape(tf.range(24), [1, 3, 4, 2])
out = tf.transpose(x, [0, 3, 1, 2])
print (x.shape)
print (out.shape)

參考鏈接：
https://www.cnblogs.com/sunny-li/p/9630305.html
https://blog.csdn.net/weixin_37801695/article/details/86614566
https://mp.weixin.qq.com/s/I4Q1Bv7yecqYXUra49o7tw
https://blog.csdn.net/weixin_41847115/article/details/83794551

總結

以上是生活随笔為你收集整理的NCHW与NHWC格式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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