一、PyTorch

在 PyTorch 中，张量（Tensor）的形状通常按照 (N, C, H, W) 的顺序排列，其中：

N 是批量大小（batch size）
C 是通道数（channel number）
H 是高度（height）
W 是宽度（width）

例如，如果你有一个形状为 (32, 3, 64, 64) 的张量，那么你有 32 个图像，每个图像有 3 个通道（例如 RGB），每个通道的高度和宽度都是 64。
注意，这是一种常见的约定，但并非所有的 PyTorch 代码都必须遵循这种约定。有些代码可能会使用不同的顺序，例如 (N, H, W, C)。你应该总是查看你正在使用的具体代码或数据集，以确定它使用的确切顺序。

二、NCNN

NCNN: 在 NCNN 中，张量的形状通常按照 (w, h, c) 的顺序排列，其中 w 是宽度，h 是高度，c 是通道数。这是因为 NCNN 主要用于计算机视觉任务，这种排列方式符合图像数据的常见布局。

三、Numpy

Numpy: 在 Numpy 中，张量的形状通常按照 (h, w, c) 或者 (n, h, w, c) 的顺序排列，其中 h 是高度，w 是宽度，c 是通道数，n 是批量大小。这是因为 Numpy 通常用于处理图像数据，这种排列方式符合图像数据的常见布局。