k.image_data_format()

### 回答1：
k.image_data_format()是Keras中的一个函数，用于获取当前Keras的图像数据格式。它返回的是一个字符串，表示当前的图像数据格式，可能是'channels_first'或'channels_last'。其中，'channels_first'表示通道维度在前，即数据的形状为(batch_size, channels, height, width)，而'channels_last'表示通道维度在后，即数据的形状为(batch_size, height, width, channels)。

### 回答2：
k.image_data_format() 是 TensorFlow 的方法之一，其功能是返回当前设置的默认图像数据格式。

在深度学习中，计算机处理的图像一般都是以矩阵的形式来进行存储和处理。不同的框架和库可能采用不同的图像数据格式，例如 TensorFlow 中的默认图像数据格式就可以通过调用 k.image_data_format() 来获取。

在 TensorFlow 中，图像数据格式可分为两种：channels_first 和 channels_last。channels_first 指的是将颜色通道放在矩阵的最前面，而 channels_last 指的是将颜色通道放在矩阵的最后面。

具体而言，channels_first 是指图像的形状为 (batch_size, channels, height, width)，意思是这个矩阵中有一个 batch（批）的输入，每个输入由数个颜色通道组成，每个颜色通道的尺寸为 height* width。

而 channels_last 则是指图像的形状为 (batch_size, height, width, channels)，以 batch_size 前缀的三维张量表示输入，height 和 width 为两个空间维度，而 channels 为颜色通道的数量。

使用 k.image_data_format() 方法可以方便地获取当前所采用的图像数据格式，并将其用于网络模型的训练和部署，帮助我们更好地理解和掌握 TensorFlow 中的相关知识。

### 回答3：
在Keras深度学习框架中，k.image_data_format()函数是用来查询当前Keras的图像输入格式，即当前Keras使用的是'channels_first'还是'channels_last'。具体来说，'channels_first'表示输入数据中通道维（即颜色通道）位于第二个维度，而'channels_last'表示通道维位于最后一个维度。

在Keras中，默认使用'tensorflow'后端，其图像输入格式为'channels_last'，即通道维位于最后一个维度。但另外一种后端'Theano'使用的则是'channels_first'的格式。

在使用Keras中，我们可以使用Keras的函数k.set_image_data_format()来更改图像输入的格式。例如，若要将图像维度设置为'channels_first'，我们可以执行如下代码：

k.set_image_data_format('channels_first')

需要注意的是，在更改图像输入格式后，我们需要重新编写所有的模型代码，并且确保数据的输入维度与模型的期望输入维度一致。

总之，k.image_data_format()用于获取当前Keras的图像输入格式，而k.set_image_data_format()则用于更改图像输入格式。对于深度学习中的图像数据处理，这两个函数都是非常重要的。