¿Cuál es la abreviatura de nchw?

NHWC, también conocido como "channels_last",

Debido a que NCHW necesita leer los datos de todos los canales antes de poder calcularlos, requiere más almacenamiento durante el cálculo. Esta característica es adecuada para operaciones de GPU. Aprovecha el gran ancho de banda de la memoria y el fuerte paralelismo de la GPU. Su lógica de control de cálculo y acceso a la memoria es relativamente simple y NHWC puede obtener el valor de un píxel de color por cada tres píxeles leídos. , se puede calcular el píxel de color, que es más adecuado para operaciones de CPU de múltiples núcleos. El ancho de banda de la memoria de la CPU es relativamente pequeño, el retraso de cálculo de cada píxel es bajo y el espacio temporal también es pequeño si se utiliza un método asincrónico. se utiliza para leer y calcular al mismo tiempo. Para reducir el tiempo de acceso a la memoria, el control de cálculo será más complicado, lo que también es más adecuado para la CPU.

Conclusión: Al entrenar el modelo, usar la GPU es adecuado para el formato NCHW; al realizar inferencias en la CPU, el formato NHWC es adecuado.

El formato utilizado viene determinado por las características del hardware informático.

OpenCV está diseñado para funcionar en la CPU, por lo que el formato HWC predeterminado