数据排布

四个维度分别为“N”batch批量大小，“C”channels特征图通道数，“H”特征图的高，和“W”特征图的宽。

pytorch，caffe输入数据通常以“NCHW”的形式进行排列。
微软出品的onnx通常是“NCHW"
Google出品的tensorflow默认是NHWC，也支持NCHW。TFLite仅支持“NHWC”。
面向移动端的阿里出品的MNN是"NC4HW4"五维

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