关于 keras 中的 set_image_dim_ordering('tf')答案

【问题标题】：regarding set_image_dim_ordering('tf') in keras关于 keras 中的 set_image_dim_ordering('tf')
【发布时间】：2016-11-19 21:10:01
【问题描述】：

在尝试使用 Keras 实现时，我做了如下操作：

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'

【问题讨论】：

你有哪个版本的keras？对我来说，在 1.1.0 上，它有效。
您好，我只是测试一下，版本是1.0.3，因为我是在公共环境中使用它，所以我很快就可以更新它了。我有什么方法可以使用当前版本设置此参数吗？谢谢。
我不知道。您能否在问题本身中包含详细信息？
嗨，sygi，背景是这样的。我正在尝试测试此处提供的代码github.com/jocicmarko/ultrasound-nerve-segmentation/blob/master/…，它使用 Theano 作为 Keras 的后端。我正在使用 Tensorflow，因此我正在尝试修改代码以使其在 Tensorflow 上运行。我更改的第一件事是 K.set_image_dim_ordering('tf') 在原始代码中设置为 'th'。
还有其他几种方法可以做到这一点。请参考stackoverflow.com/questions/39848466/…

标签： tensorflow keras

【解决方案1】：

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来使用通道排序

Theano：频道一阶
Tensorflow：通道最后下单
CNTK：频道最后下单

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')

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，那么数据的输入形状应该是 channel last order（对于 RGB 图像：（行、列、channel ))

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

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

【讨论】：

在 Keras 版本 2.3.1 中不工作你有其他选择吗？

【解决方案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 版本 2.3.1

【讨论】：

发布代码时，请使用正确的格式，如下所示：stackoverflow.com/help/formatting。对于内联代码，您可以使用单个反引号 `，对于代码块，您可以使用其中的三个。或者，您还可以为代码块提供语法突出显示的语言，例如```python

【解决方案4】：

在 Keras 2.3.1 中使用：

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

【讨论】：

【解决方案5】：

你用的是什么版本？

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

Keras 2.0 Release notes

【讨论】：

【解决方案6】：

适用于张量流 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()

【讨论】：

【解决方案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')

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

【讨论】：

【解决方案8】：

您可能需要这样做：

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

【讨论】：