TheanoベースのKerasモデル定義をTensorFlowに変換する

Question

TheanoベースのKerasモデル定義をTensorFlowに変換するときは、入力レイヤーでinput_shapeの順序を変更すれば十分ですか？例えば

、次の層

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

は

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

注意として置き換えられます：私はdim_ordering='th'を使用する必要はありません。 Francois Cholletから

Answer 1

回答：

私は質問が「input_shapeは私がTensorFlowを使用してdim_orderingのための私のデフォルト 設定は"tf"あることだことを考えると、私の 第一層に渡すべきか」という意味だと思います。答えはうん、それはあなただよ それを行うには、(img_width, img_height, 3)。注意することが重要

あなたは がdim_ordering="tf"とTFのためのモデル定義 に、dim_ordering="th"でTheanoで訓練された保存されたモデルをロードしたい場合は、コンボリューションに カーネルを変換する必要があること。 Kerasにはutilがあります。