TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Goog
Caffe 的通道顺序是NCHW;Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。TensorFlow 为什么选择 NHWC 格式作为默认格式？因为早期开发都是基于 CPU，使用 NHWC 比 NCHW 稍快一些（不难理解，NHW
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2023-07-27 18:38:27
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TensorFlow有两种数据格式NHWC和NCHW，默认的数据格式是NHWC，可以通过参数data_format指定数据格式。这个参数规定了 input Tensor 和 output Tensor 的排列方式。1、data_format设置为 “NHWC” 时，排列顺序为 [batch, height, width, channels] 设置为 “NCHW” 时，排列顺序为 [batch, c
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2023-11-20 15:39:55
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import tensorflow as tf x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] with tf.Session() as sess: a = tf.reshape(x, [2, 2, 3]) a = sess.run(a) print(a) p
原创
2021-08-25 14:23:21
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深度学习模型的训练和推理过程中，Tensor的格式与存储是一个非常关键的环节。特别是在使用深度学习框架时，比如TensorFlow或PyTorch，我们常常要面对不同的Tensor排列格式。今日，我们将深入探讨Tensor与NCHW（Batch size, Channels, Height, Width）格式之间的关系，为大家揭开其中的奥秘。
## 背景定位
在深度学习中，Tensor是数据的
本文为学习Datawhale 2021.10组队学习深入浅出Pytorch笔记 原学习文档地址：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorchPytorch简介和安装1 Pytorch简介1.PyTorch的代码实现已经是TensorFlow实现的4倍，我们也可以看红色部分的PyTorch正在取代他的老大哥称霸学术圈，PyTorch会借助ONN
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2024-08-15 10:47:02
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前言： 卷积神经网络 是 计算机视觉里面应用非常广泛的一个模型。 卷积神经网络 成功案例 人脸识别,指纹识别等应用. 卷积的本质是图像的特征提取， 在冈萨雷士版本《数字图像处理》处理有专门的章节讲解各种卷积核，在通讯原理里面，卷积主要用于数字信号调制成模拟信号,信号采样。&nbs
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2024-10-25 13:36:42
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REFERENCE: https://mp.weixin.qq.com/s/I4Q1Bv7yecqYXUra49o7twNCHW 和NHWC非常好理解
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2021-07-22 13:57:01
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“ 2019年6月4日，谷歌公司发布了用于执行张量网络计算的开源库 Tensor Network，Tensor Network使用谷歌开源机器学习框架Tensor Flow作为其底层工具，提高了张量网络计算的可行性和计算效率，使张量网络计算在GPU上的计算效率提高了100倍。张量网络计算最早被应用于量子物理、量子化学中，此次谷歌Tensor Network 开源库的发布不仅为量子领域学科
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2023-11-06 16:01:44
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NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据。描述这些数据的元数据。
NumPy数组NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据描述这些数据的元数据大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据。关于NumPy数组有几点必需了解的：NumPy数组的下标从0开始。同一个NumPy数组
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2023-12-20 17:49:44
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in_channels]NCHW[batch, in_channels, in_height, in_width]NHWC –> NCHW：import tensorflow as...
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2023-02-06 18:00:12
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卷积是CNN里的算法核心，各种高级的NN算法，可以简单的看成是卷积，池化，全连接的有序的组
原创
2022-08-12 21:01:36
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NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。
原创
2024-05-04 00:48:13
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TF之data_format：data_format中的NHWC&NCHW简介、转换的详细攻略目录NHWC&NCHW简介NHWC&NCHW转换NHWC&NCHW简介NHWC & NCHW是两种参数呈现的表达方式。在如何表示一组彩色图片的问题上，不同的DL框架有不同的表达。 形式 适合的框架 ...
原创
2021-06-15 20:45:34
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TF之data_format：data_format中的NHWC&NCHW简介、转换的详细攻略目录NHWC&NCHW简介NHW ...
原创
2022-04-22 15:46:09
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N: batch; C: channel H: height W: width Caffe 的Blob通道顺序是：NCHW; Tensorflow的tensor通道顺序：默认是NHWC， 也支持NCHW，使用cuDNN会更快; Pytorch中tensor的通道顺序：NCHW TensorRT中的t
原创
2021-07-09 15:38:54
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文章目录一、基本概念二、逻辑表达三、物理存储3.1 NCHW3.2 NHWC四、RGB图像数据举例五、不同框架支持 流行的深度学习框架中有不同的数据格式，典型的有NCHW和NHWC格式。本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储格式的理解。 一、基本概念深度学习框架中，数据一般是4D，用NCHW或NHWC表达，其中：N -
permute>>> img_nhwc = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> img_nhwc.size()torch.Size([10, 480, 640, 3])>>> img_nchw = img_nhwc.permute(0, 3, 1, 2)>>> img_nchw.size()torch.Size([10, 3, 480, 640])
原创
2022-07-19 11:49:26
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在深度学习中，图像数据通道格式有两种：NCHW，又称：“channels_first”，是nvidia cudnn库原生支持的数据模式；在GPU中，使用NCHW格式计算卷积，比NHWC要快2.5倍左右（0:54 vs 2:14）GPU中NCHW比NHWC卷积计算速度快NHWC, 又称“channels_last”，是CPU指令比较适合的方式，SSE 或 AVX优化，沿着最后一维，即C维计算，会更快
目录一、基本概念二、逻辑表达三、物理存储3.1 NCHW3.2 NHWC四、RGB图像数据举例五、不同框架支持 流行的深度学习框架中有不同的数据格式，典型的有NCHW和NHWC格式。本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储
