在 TensorFlow 库中，哪个函数被用来指定模型输入的数据格式？

在TensorFlow库中，通常不会直接有一个单独的函数用于指定模型输入的数据格式，因为数据格式通常是通过Tensor或tf.data.Dataset对象来设置的。当你创建一个张量(Tensor)时，可以明确指定其形状(shape)、维度(rank)以及数据类型(dtype)。对于数据集(Dataset)，你可以定义其元素结构(element structure)，包括每列的类型。

然而，如果你想要对输入数据做某种预处理，比如将图片从RGB转为BGR，可能会用到`tf.image.convert_image_dtype`这样的函数来转换数据格式。如果是在构建神经网络模型时需要特定的输入形状，可以在模型层的构造函数中设置`input_shape`属性。

要设置模型的输入，常见的做法是在`Model.fit()`或`Model.call()`等方法中提供数据：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
inputs = tf.keras.Input(shape=(img_height, img_width, channels))  # 示例中的输入格式
x = layers.Conv2D(...)(inputs)  # 预处理和模型层
outputs = layers.Dense(num_classes)(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)