关于将 Keras Theano 实现转换为 Keras Tensorflow 实现

Question

Keras 应用程序可以使用 Theano 和 Tensorflow 作为后端。 这两种实现之间有什么区别吗？我见过很多以 Theano 作为后端的 Keras 应用程序。但是我在这些实现中并没有看到很多依赖Theano的用法。

我能很快想到的唯一项目是 对于Theano，图像数据集表示为(batchsize,channel, width, height) 对于Tensorflow，图像数据集表示为(batchsize,width,height,channel)

我问这个问题是因为，如果我看到一个以 Theano 作为后端的 Keras 实现，我需要进行哪些一般修改，才能将它们转换为 运行 Tensorflow 作为后端。

Answer 1

所有差异都汇总在 documentation page 中。特别是，一些层接受 tf 或 th 作为 dim_ordering 参数，关于图像的尺寸顺序。