python numpy的transpose函数用法

2018/07/03 19:22
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#MXNET的N*C*H*W在numpy打印时比较直观
#mxnet卷积层
# 输入数据格式是:batch * inchannel * height * width
# 输出数据格式是:batch * outchannel * height * width
# 权重格式: output_channels * in_channels * height * width

#tensorflow计算卷积
# 输入数据格式是:batch * height * width * inchannel
# 输出数据格式是:batch * height * width * outchannel
# 权重格式: height * width * in_channels * output_channels

mxnet输入数据

A= np.array((1,3,6,6)) 

A.shape  1* 3*6*6

转换为tensorflow输入数据

B= A.transpose(0,2,3,1)

B.shape  1* 6*6*3

 

原始数据 batch * inchannel * height * width

维度方向    0            1              2           3

维度方向    0             2             3            1            》》》》》B= A.transpose(0,2,3,1)     

目标数据  batch * height * width * inchannel

 

总结: transpose函数的用法基本就是,把需要交换的维度对应起来就可以了

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