# 如何在PyTorch中实现以NHWC格式的卷积
在深度学习中，张量的排列方式对于模型的性能和易用性有着显著的影响。通常情况下，PyTorch使用标准的NCHW格式（即(batch size, channels, height, width)），而某些情况下我们可能需要以NHWC格式（即(batch size, height, width, channels)）处理数据。本文将详细讲解如何在P
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
437阅读
REFERENCE: https://mp.weixin.qq.com/s/I4Q1Bv7yecqYXUra49o7twNCHW 和NHWC非常好理解
转载
2021-07-22 13:57:01
10000+阅读
pytorch之二维卷积 文章目录pytorch之二维卷积一、 卷积简述二、 卷积要点三、部分参数 一、 卷积简述 通常对于由多个维度组成的输入信号可以用二维卷积。较为简单的模式是，输入大小为(N,C,H,W),卷积过后的输出为(N,C,H,W)。N是每个批次的样本数目，C是输入样本的通道数目，H是输入样本的高度，W是输入样本的宽。二、 卷积要点1 Padding 在Tensorfl
转载
2023-10-16 20:22:01
128阅读
in_channels]NCHW[batch, in_channels, in_height, in_width]NHWC –> NCHW：import tensorflow as...
转载
2023-02-06 18:00:12
128阅读
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
1957阅读
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
81阅读
深入浅出理解EdgeBoard中NHWC数据格式
在深度学习中，为了提升数据传输带宽和计算性能，经常会使用NCHW、NHWC和CHWN数据格式，它们代表Image或Feature Map等的逻辑数据格式（可以简单理解为数据在内存中的存放顺序）。本文以百度的AI端上推理设备EdgeBoard为原型，介绍EdgeBoard选择NHWC数据格式的技术考量。摘要: 在深度学习中
转载
2019-09-10 15:00:00
134阅读
2评论
本文主要讨论一下为什么卷积加速更加喜欢 NHWC 的数据排布。
原创
2022-04-19 16:52:42
982阅读
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
354阅读
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
357阅读
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
88阅读
1.Layout Optimizer Tensorflow有几种图优化的方法，其中一种较为重要的是layout optimizer，核心思想是调整tensor的layout（NHWC to NCHW），原因在于在较早的cudnn版本中的API是不支持NHWC格式的输入的，目前cudnn7.0版本已经能支持NHWC格式输入了，但经过实测发现以NHWC格式为输入调用cudnn API的速度是不如NC
转载
2024-08-04 17:20:26
13阅读
1.Layout Optimizer Tensorflow有几种图优化的方法，其中一种较为重要的是layout optimizer，核心思想是调整tensor的layout（NHWC to NCHW），原因在于在较早的cudnn版本中的API是不支持NHWC格式的输入的，目前cudnn7.0版本已经能支持NHWC格式输入了，但经过实测发现以NHWC格式为输入调用cudnn API的速度是不如NC
转载
2024-08-12 21:49:09
23阅读
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
转载
2023-07-27 18:38:27
2792阅读
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
转载
2023-11-20 15:39:55
86阅读
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
转载
2023-12-29 21:53:22
175阅读
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 -
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
