深度學習中，常常出現擺數的要求；
常常會對數據的不一樣格式出現疑惑，這裏記錄下來；
說到的NHWC或者 NCHW其中每一個表明的含義以下：
N表明數量， C表明channel，H表明高度，W表明寬度。
html
一、NCHW其實表明的是[W H C N]， 第一個元素是000，第二個元素是沿着w方向的，即001，這樣下去002 003，再接着呢就是沿着H方向，即004 005 006 007…這樣到019後，沿C方向，輪到了020，以後021 022 …一直到319，而後再沿N方向。markdown
二、NHWC表明的是[C W H N]， 第一個元素是000，第二個沿C方向，即020，040, 060…一直到300，以後沿W方向，001 021 041 061…301…到了303後，沿H方向，即004 024 …304.。最後到了319，變成N方向，320,340…學習
當在不一樣的硬件加速的狀況下，選用的類型不一樣，在intel GPU加速的狀況下，由於GPU對於圖像的處理比較多，但願在訪問同一個channel的像素是連續的，通常存儲選用NCHW，這樣在作CNN的時候，在訪問內存的時候就是連續的了，比較方便；ui
因此在深度學習的時候，推理的前處理，通常都是將RGB或BGR圖像進行轉變爲NCHW的格式；一般咱們用opencv讀取圖像是NHWC的格式，須要進行通道分離，由於網路是一個通道一個通道的對圖像作卷積，提取feature，因此NCHW更適合CNN。spa