假设您正在处理 128x128 像素的 RGB 图像（即 128x128 像素，具有 3 个颜色通道）。

当您将这样的图像放入 numpy 数组时，您可以将其存储为 (128, 128, 3) 或 (3, 128, 128) 的形状。

维度排序指定颜色通道是先出现（如 theano / “th”）还是最后出现（如 tensorflow / “tf”）。

您发布的代码包含以下行：

inputs = Input((1, img_rows, img_cols))

它将输入的形状指定为 (1, img_rows, img_cols) - 即有一个颜色通道（灰度），它排在第一位。这就是为什么它需要 Theano 的维度排序“th”。