纽比与凯拉斯“重塑”功能的差异

Question

我的情况是使用FCN进行像素级预测，我有7个类，所以我输入512*512的图像，然后提供512*512*7的模型进行预测，我想根据（heightwidth通道）对其进行整形，以保存最终结果。在

因为我最后使用通道，所以输入形状对我。但是Keras分解出的输出形状的形式是：

                 (channels*height *width).

我试着用“整形”功能，它起作用了……哪个 我真的很困惑，在我的实验中，当我使用整形功能时，图像会完全混乱，而在这种情况下，效果非常好（在Keras中使用重塑函数）。在

^{pr2}$

我所期望的应该是像np-moveaxis或者滚动轴. 提前谢谢！在

Answer 1

Keras在默认情况下已经是channels_last，所以你可能没有做任何改变。在

检查model.summary()以查看形状。在

你是正确的，如果你想改变频道顺序，重塑会把图像搞得一团糟。所以您将寻找一个Permute((3,1,2))层来移动最后到第一个，或者{}来移动第一个到最后一个。在