python numpy的transpose函數用法

#MXNET的N*C*H*W在numpy打印時比較直觀
#mxnet卷積層
# 輸入數據格式是：batch * inchannel * height * width
# 輸出數據格式是：batch * outchannel * height * width
# 權重格式： output_channels * in_channels * height * width

#tensorflow計算卷積
# 輸入數據格式是：batch * height * width * inchannel
# 輸出數據格式是：batch * height * width * outchannel
# 權重格式： height * width * in_channels * output_channels

mxnet輸入數據

A= np.array((1,3,6,6)) 

A.shape  1* 3*6*6

轉換為tensorflow輸入數據

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

B.shape  1* 6*6*3

 

原始數據 batch * inchannel * height * width

維度方向    0            1              2           3

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

目標數據  batch * height * width * inchannel

 

總結： transpose函數的用法基本就是，把需要交換的維度對應起來就可以了