Keras/TensorFlow卷积层channels_first格式下权重张量维度顺序是多少

• 核心结论：无论配置为channels_last还是channels_first数据格式，Conv2D层通过model.get_weights()获取的卷积核权重张量形状固定为(kernel_rows, kernel_cols, input_depth, output_depth)，不会随数据格式切换发生改变。
• 你观察到两种模式下导出的权重形状完全一致是正常现象，不是接口错误。channels_first/channels_last配置仅作用于输入、输出特征图的维度排布，不影响框架内部卷积权重的存储顺序：
  • channels_last模式下，特征图形状为(batch_size, height, width, channels)
  • channels_first模式下，特征图形状为(batch_size, channels, height, width)
• 自定义C/C++推理代码运行异常的排查方向：不要调整读入权重的维度顺序，只需要修改卷积运算逻辑中特征图的维度遍历顺序，匹配对应的数据格式即可。如果错误地对权重做了维度转置重排，就会出现输出数值完全不符合逻辑的问题。
• 关于跨设备切换的补充：GPU（搭配cuDNN）使用channels_first格式运算效率更高，CPU环境下channels_last兼容性更好，切换格式时仅需修改全局数据格式配置，不需要对导出的权重做任何维度调整，框架内部会自动完成卷积计算的适配。

快速验证方法：构建两个参数完全相同、仅数据格式不同的Conv2D层，固定相同的初始化权重，分别输入数值一致、仅维度顺序匹配对应格式的张量，将输出按维度重排为同一格式后数值完全相等，且两层返回的权重张量形状、数值完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Darrell Hougen