Question

在尝试使用Keras实现时，我做了如下：

from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('tf')

它会生成以下错误消息。这是什么意思？我认为set_image_dim_ordering包含在Keras中。

File "train.py", line 14, in <module>
K.set_image_dim_ordering('tf')

AttributeError：'module'对象没有属性'set_image_dim_ordering'

Answer 1

尝试一下：

from keras import backend as K K.tensorflow_backend.set_image_dim_ordering('th')

Answer 2

Keras 是深度学习框架，可以使用来自“TensorFlow”、“Theano”和“CNTK”作为后端。每个后端都有自己的偏好使用频道排序

Theano：通道一阶
Tensorflow：通道最后一个订单
CNTK：渠道最后订单

如果你使用'Theano'作为后端，你应该设置“channels_first order”并且在导入keras库之后你可以使用这行代码：

keras.backend.set_image_data_format('channels_first')

和数据形状如下：（通道，行，列）。

注意：“数据形状”中的通道顺序应与“后端”中的通道顺序相同。例如，如果您使用 Tensorflow 作为后端，则数据的输入形状应该是 channel last order（对于 RGB 图像：（行、列、channel ))

Answer 3

在Keras 2.3.1中使用：

from keras as backend as K
K.common.set_image_dim_ordering('th')

是的。它适用于Keras 2.3.1版

Answer 4

在Keras 2.3.1中使用：

from keras as backend as K
K.common.set_image_dim_ordering('th')

Answer 5

您使用的是什么版本？

”“在后端，set_image_ordering和image_ordering现在是set_data_format和data_format.”

Keras 2.0 Release notes

Answer 6

对于tensorflow V2.3

import tensorflow.keras.backend as K
# to know the image order
K.image_data_format()
# to set the image order
K.set_image_data_format()

Answer 7

要同时支持新旧版本的 Keras，对于 theano 和 tensorflow，您可以使用：

try:
    if K.backend() == 'theano':
        K.set_image_data_format('channels_first')
    else:
        K.set_image_data_format('channels_last')
except AttributeError:
    if K._BACKEND == 'theano':
        K.set_image_dim_ordering('th')
    else:
        K.set_image_dim_ordering('tf')

（摘自“https://github.com/Arsey/keras-transfer-learning-for-oxford102/blob/master/util.py”）

Answer 8

您可能需要这样做：

from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering("th")

关于keras中的set_image_dim_ordering（'tf'）

8 个答案: