pytorch定义的神经网络中的输入数据什么时候使用channel_first,什么时候使用channel_last

在PyTorch中，一般使用"channel_first"格式的输入数据来定义卷积神经网络，特别是在使用GPU进行训练时，因为GPU更适合处理这种数据格式。但是，在某些情况下，也可以使用"channel_last"格式的输入数据，例如在使用一些特殊的库或工具时，或者在一些特定的应用场景下。

下面是一些使用"channel_first"和"channel_last"格式的输入数据的示例：

- "channel_first"：对于一个4D张量（batch_size, channels, height, width），可以使用以下方式来定义输入数据：

import torch

# 定义一个batch_size为32，通道数为3，高度为224，宽度为224的输入张量
input_data = torch.randn(32, 3, 224, 224)

- "channel_last"：对于一个4D张量（batch_size, height, width, channels），可以使用以下方式来定义输入数据：

import torch

# 定义一个batch_size为32，高度为224，宽度为224，通道数为3的输入张量
input_data = torch.randn(32, 224, 224, 3)

需要注意的是，如果使用"channel_last"格式的输入数据来定义卷积神经网络，需要在网络定义中增加一行代码来将输入数据转换为"channel_first"格式，例如：

import torch.nn as nn

# 定义一个卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # 将输入数据从channel_last转换为channel_first
        x = x.permute(0, 3, 1, 2)
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

需要注意的是，如果使用"channel_last"格式的输入数据来定义卷积神经网络，需要在网络定义中增加一行代码来将输入数据转换为"channel_first"格式，例如：

import torch.nn as nn

# 定义一个卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # 将输入数据从channel_last转换为channel_first
        x = x.permute(0, 3, 1, 2)
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

需要注意的是，模型中的其他层和参数都不需要改变，只需要在输入数据的格式上进行调整即可。