이렇게 이미지를 인코딩하는 방식을 HWC(높이-너비-채널)라고 합니다. 딥러닝으로 이미지를 처리할 때 효율적으로 병렬 계산을 하기 위해 일련의 이미지를 하나의 배치로 연결합니다. 이미지 배치를 만들 때 개별 이미지 차원은 항상 첫 번째 차원이 됩니다. 이는 2장과 3장에서 1D 텐서를 연결하여 배치 2D 텐서로 만드는 것과 비슷합니다. 따라서 이미지 배치는 4D 텐서가 됩니다. 네 개의 차원은 이미지 개수(N), 높이(H), 너비(W), 컬러 채널(C)입니다. 이런 포맷을 NHWC라고 합니다. 네 개 차원의 순서가 이와 다른 NCHW 포맷도 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 채널 차원이 높이와 너비 차원보다 먼저 등장합니다. TensorFlow.js는 NHWC와 NCHW 포맷을 모두 다룰 수 있습니다. 하지만 이 책에서는 기본 NHWC 포맷만 사용하겠습니다.