將基於Theano的Keras模型定義轉換爲TensorFlow

Question

將基於Theano的Keras模型定義轉換爲TensorFlow時，是否足以在輸入圖層上更改input_shape的順序？

例如，下面層

Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, img_width, img_height)) 

將被替換爲

Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(img_width, img_height, 3)) 

注：我不想用dim_ordering='th'。從Francois Chollet

Answer 1

答：

我認爲這個問題的意思是「什麼input_shape我應該通過給定的，我使用我的TensorFlow第一 層和我的默認設置 爲dim_ordering是"tf"」。答案是yep，你就是這樣做的，(img_width, img_height, 3)。

需要注意的是，如果要加載保存的模型是 訓練了與Theano與dim_ordering="th"，爲模型定義爲 與TF dim_ordering="tf"，您需要將卷積轉換 內核。 Keras有這個用途。