python层和c++分别实现图像维度转置算法：

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我是靠谱客的博主美满期待，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python层和c++分别实现图像维度转置算法：，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

HWCN --> NCHW python实现：

import numpy as np
import tensorflow as tf

data_org = np.arange(1,28,1 )
data_resh = np.reshape(data_org, [3, 3, 1, 3])

print(data_resh[1, 2, 0, 2])
data1 = np.reshape(data_resh, [27])
print(data1)
data_teans = np.transpose(data_resh, [3, 2, 0, 1])
data = np.reshape(data_teans, [27])


print(data_teans[2, 0, 1, 2])
print(data)

print("-------------------------------------------")

结果：

18
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
 25 26 27]
18
[ 1  4  7 10 13 16 19 22 25  2  5  8 11 14 17 20 23 26  3  6  9 12 15 18
 21 24 27]

假设传入的数组是HWCN格式，现在想转换成NCHW格式，可以通过np.shape接口实现，转换后可直接通过转换数组下标获取到相同的值。

下面是c++的实现：

        for(n = 0; n < num; n ++)
        {
            for(c = 0; c < depth; c ++)
            {
                for(h = 0; h < height; h++)
                {
                    for(w = 0; w < width; w++)
                    {
                        data_new[n*depth*height*width + c*height*filter_kernel_width + h*width +w] = data_raw[n + c*num + h*width*depth*num + w*depth*num];
                    }
                }
            }
        }

c++的实现主要是利用了转换前的下标经过同样的[3, 2, 0, 1]变换后取到的值是一样的原理，这样就能通过旧的下标得到在转换的数组中该数所在的下标，从而把相应的数字放到该位置，就完成的转换。