nhwc・とは？初心者にもわかる意味と使い方を解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

nhwcとは何かを知ろう

nhwcは機械学習や画像処理で使われるデータの並び方を表す用語です。Nはバッチの数、Hは高さ、Wは幅、Cはチャンネルの数を意味します。つまり 4 次元のテンソルを N H W C という順番で並べることを指します。

例として [1, 224, 224, 3] という形は、1 個の画像を表し、画像の高さが 224 ピクセル、幅も 224 ピクセル、色は RGB の 3 チャンネルであることを意味します。NHWC の「C が最後」という特徴は、初めてデータを扱うときに直感的に理解しやすい利点があります。

NHWCとNCHWの基本的な違い

もうひとつよく出てくるデータ形式に NCHW があります。NCHW は N、C、H、W の順番で並べるものです。NHWC が「チャンネルが最後に来る」形式であるのに対し、NCHW は「チャンネルが最初に来る」形式です。フレームワークやハードウェアの特性によって、どちらを使うかがパフォーマンスに影響することがあります。

なぜ NHWC が現在も広く使われるのか

TensorFlow や Keras などのフレームワークでは、デフォルトで channels_last のデータ形式として NHWC を採用しているケースが多いです。理由のひとつは、画像データをそのまま扱う処理が直感的で、前処理やデータ拡張を組みやすい点です。さらに CPU での処理時にも扱いやすいというメリットがあります。

NCHW との使い分けのコツ

同じモデルでもデータ形式を変更することで、演算の最適化が変わる場合があります。特に GPU を強く意識する場合、cuDNN などのライブラリが NCHW を前提として高速化を図ることがあるため、実装するフレームワークの推奨データ形式を確認することが重要です。モデル設計の初期段階で、データ形式を決めておくと、後の層の設定やデータ前処理の整合性が取りやすくなります。

実務での使い方のポイント

実際の開発では、データの形状をそろえることが最優先です。Conv2D や Conv3D などの層を使う際には、入力データの形状が指定されたデータ形式に一致しているかを必ず確認します。データを読み込んだ後、形状が N H W C か N C H W のどちらかに揃っているかをチェックし、必要ならば転置やリシェイプを行います。NHWC がデータ処理の直感に合う場面が多い一方、特定のハードウェアで最適化を図る場合には NCHW を選ぶ選択肢も検討しましょう。

NHWCとNCHW の比較表

<th>項目

NHWC	NCHW
並び方の特徴	N が先頭、最後が C	N が先頭、C が次、HW が後ろ
主な利点	画像データの扱いが直感的、CPU での互換性が高い	一部の演算で GPU 最適化が進んでいる場合がある
注意点	フレームワーク間の変換が必要になる場合がある	データの並びを理解するのが難しくなることがある

実務のヒントとよくある質問

ヒント1: モデルを新しく作るときは、最初からデータ形式を決めておくと、後で他の層やデータ前処理を追加するときに迷いにくくなります。

ヒント2: データ形式を変更するときは、必ず出力の形状を検証してください。誤った形状のデータを畳み込み層に入れると、エラーが発生したり、計算結果が崩れたりします。

実世界の使いどころのまとめ

画像認識や物体検出、セグメンテーションなどのタスクでは、NHWC の形式が初心者にも扱いやすく、データ前処理の段階での混乱を避けやすいです。一方で、フレームワークやハードウェアの最適化を意識する場面では NCHW を選ぶケースもあります。目的と環境に合わせて、データ形式を適切に選択しましょう。

nhwcの同意語

NCHWデータレイアウト: NCHWは4次元テンソルの並びの一つで、N(バッチ)、C(チャネル)、H(高さ)、W(幅)の順。チャネルを最初の次元に置くデータ配置で、画像データをチャネル単位で処理しやすい。主に深層学習のフレームワークで使われ、モデルの互換性や演算効率に影響します。
チャネルファースト形式: チャネルを先頭に置くデータレイアウトの呼び方。NCHWと同じ意味で、入力データの並び方を指す一般用語です。
channels-first: 英語表現。NCHWと同じ意味で、バッチ・チャネル・高さ・幅の順序のデータ形式を指します。
channels-last: 英語表現。NHWCと同じ意味で、バッチ・高さ・幅・チャネルの順序のデータ形式を指します。
バッチ-高さ-幅-チャネル順序: NHWCの直訳的表現。データをバッチ、高さ、幅、チャネルの順で並べる並び方です。
4次元テンソルのNHWC配置: NHWCは4次元テンソルの配置の一種で、バッチ、高さ、幅、チャネルの順番で格納します。

nhwcの対義語・反対語

NCHW: データをバッチ・チャンネル・高さ・幅の順で並べるデータフォーマット。NHWCの対義語として最も一般的に使われる。
チャネルファースト: チャネルを先頭（最初の次元）に置くデータフォーマットの呼び方。NCHWと同義で、NHWCの反対表現として用いられることが多い。
NCHW形式: NCHWと同義の表現。データの次元順がN、C、H、Wになる形式を指す。

nhwcの共起語

NHWC: ニューラルネットワークで使われるデータフォーマットの一つ。順序は N（バッチ）× H（高さ）× W（幅）× C（チャンネル）で、一般的に channels-last と呼ばれます。
NCHW: NHWC の対になるデータフォーマット。順序は N × C × H × W で、channels-first と呼ばれます。
channels-last: NHWC の英語表現。データのチャンネルが最後に来る並びを指します。
channels-first: NCHW の英語表現。データのチャンネルが最初に来る並びを指します。
データフォーマット: データの並び順や形状を決める規則の総称。NHWC/NCHW が代表的な例です。
テンソル形状: 4次元テンソルの形を N×H×W×C のように表した表現。
N: バッチサイズを表す軸。モデルに投入するデータの枚数を示します。
H: 高さを表す軸。画像の縦の長さです。
W: 幅を表す軸。画像の横の長さです。
C: チャンネル数を表す軸。カラー画像なら3（RGB）など。
バッチサイズ: データセット全体を一度に処理するサンプル数を指します（Nに対応）。
高さ: 画像の垂直方向の長さを指す用語（Hの意味）。
幅: 画像の水平方向の長さを指す用語（Wの意味）。
チャンネル: 画像の色成分・特徴マップの数を指す軸（C）。
畳み込み層: Conv2Dなど、入力データに畳み込み演算を適用する層。入力形式として NHWC/NCHW のいずれかを使うことが多いです。
Conv2D: 2次元畳み込みを行う層。入力の並び順として NHWC/NCHW の選択が影響します。
TensorFlow: Google製の深層学習フレームワーク。歴史的に NHWC がデフォルトとして使われる場面が多いです。
Keras: TensorFlow 上で動く高水準API。 NHWC/ channels-last の考え方と密接に連携します。
PyTorch: 人気の深層学習フレームワーク。デフォルトは NCHW のことが多いですが NHWC への対応も進んでいます。
CNN: 畳み込みニューラルネットワーク。データの並び順が演算効率に影響します。
画像データ: 入力として扱われるピクセルデータ。NHWC/NCHW での並びが重要です。
リシェイプ: データ形状を変更する操作。NHWC↔NCHW の変換にも使われます。
転置: 軸の順序を入れ替える操作。NHWC↔NCHW の変換でよく使われます。
データ前処理: モデル入力用にデータを整える工程。形状の整形やフォーマットの統一を含みます。
形状: データの次元構成を指す総称。N×H×W×C のように表します。
メモリ配置: データがメモリ上でどのように並ぶか（連続性・ストライド）。CUDA/cuDNN の最適化に影響します。
CuDNN: NVIDIA の深層学習ライブラリ。NHWC/NCHW どちらのデータフォーマットにも最適化機能を提供します。
データ整形: データの形状・並びを整える処理。reshape、transpose などの操作を含みます。

nhwcの関連用語

NHWC: 4次元テンソルのデータ形式で、順序は [N, H, W, C]。バッチ、縦方向の長さ、高さ、幅、チャンネルの並びを示す。
NCHW: 4次元テンソルのデータ形式で、順序は [N, C, H, W]。バッチ、チャンネル、縦、横の並びを示す。
チャンネル順序: データフォーマットの要素で、チャンネルの次元が最後か先頭かを表す概念。NHWCは channels_last、NCHWは channels_first に対応する。
データフォーマット: 入力データの次元の並び順を指す概念。CNNの入力形状を決定する重要な設定。
channels_last: データフォーマットの表記の一つ。チャンネルを最後の軸に置く設定。例: NHWC。
channels_first: データフォーマットの表記の一つ。チャンネルを最初の軸に置く設定。例: NCHW。
4Dテンソル: N, H, W, C（または N, C, H, W）を含む4次元データ。CNNの入力・出力でよく使われる。
5Dテンソル: 3Dデータを扱う場合の5次元データ。例: NCDHW（N, C, D, H, W）や NDHWC（N, D, H, W, C）を含む。
NCDHW: 3D畳み込みを想定したデータ形式。順序は [N, C, D, H, W]。
NDHWC: 3D畳み込みを想定したデータ形式。順序は [N, D, H, W, C]。
2D畳み込み: 画像データに対して用いられる畳み込み演算。入力は通常4Dテンソル（NHWC/NCHW）。
3D畳み込み: 体積データに対して用いられる畳み込み演算。入力は通常5Dテンソル（NCDHW/NDHWC）。
メモリレイアウト: データがメモリ上でどの順序で並んでいるか。NHWCとNCHWで異なる。
パフォーマンス: データフォーマットによって処理速度やメモリ使用量が変わる。特にGPUやcuDNNの実装最適化に影響。
フォーマット変換: NHWCとNCHWの間でデータを変換する操作。推論時やモデル変換時に行われることがある。
TensorFlow: 主に NHWC（channels_last）を標準とすることが多い深層学習フレームワーク。
PyTorch: デフォルトは NCHW（channels_first）。一部APIでNHWCも選択可能。
Keras: デフォルトは channels_last（NHWC）だが、channels_firstにも対応。
ONNX: オープンなニューラルネットワーク交換フォーマット。多くの演算子は NCHW 系を前提とすることがある。
形状/Shape: テンソルの次元の数と各軸の大きさを表す。NHWC/NCHWでは各軸の意味が異なる。
入力テンソルの形状: Conv層などの入力として受け取るデータの形。フレームワークとデータフォーマットで異なる。
互換性: 異なるデータフォーマット間の変換や対応表記が必要になる場合がある。
例_NHWC: NHWC形式の例: [1, 224, 224, 3]。1つのバッチ、224x224の画像、3チャンネル。
例_NCHW: NCHW形式の例: [1, 3, 224, 224]。同じデータをNCHWとして表現した場合。
チャンネル数: C。カラー画像なら3（RGB）や4（RGBA）など、特徴マップのチャネル数を指す。
バッチサイズ: N。1つ以上のサンプルを同時に処理するための数。
デフォルト設定_TF: TensorFlowの多くのAPIは channels_last をデフォルトとすることが多い。