图像通道

在神经网络中，图像被表示成[c, h, w]格式或者[n, c, h, w]格式，其中

n：样本数量
c：图像通道数
w：图像宽度
h：图像高度

PyTorch很多函数都是设计成假设输入是（c，h，w）的格式，但是np.ndarray默认将图像表示成（h, w, c）的格式，使用时需要对其进行转化。

np.ndarray的[h, w, c]格式：数组中第一层元素为图像的每一行像素，第二层元素为每一列像素，最后一层元素为每一个通道的像素值，它将图片中的每一个像素作为描述单元，记录它三个通道的像素值。

Tensor的[c, h, w]格式：数组中第一层元素为图像的三个通道，第二层元素为某个通道上的一行像素，第三层为该通道上某列的像素值，它将图像某个通道的某行像素值作为描述单元。

转化方式：image_chw = np.transpose(image_hwc, (2,0,1))