在使用keras中，如何表达input_shape维度的具体含义？

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Keras提供了Theano和Tensorflow两种后端，不同后端使用时维度顺序dim_ordering可能冲突。例如，处理一张224x224的彩色图像时，Theano使用th格式，维度顺序为(3, 224, 224)。

Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。

对于一张224*224的彩色图片表示问题，theano使用的是th格式，维度顺序是(3，224，224)，即通道维度在前，Caffe采取的也是这种方式。而Tensorflow使用的是tf格式，维度顺序是(224，224，3)，即通道维度在后。

Keras默认使用的是Tensorflow。我们在导入模块的时候可以进行查看，也可以切换后端。

为了代码可以在两种后端兼容，可以通过data_format参数进行维度顺序的设定，data_format='channels_first'，对应“th”，data_format='channels_last'，对应“tf”。