tflearn.nn.conv_2d在tensorflow2.0下与conv_2d一样吗

在TensorFlow 2.0下，tflearn已经被弃用，因此不再建议使用。相反，您可以使用Keras API来实现卷积层。

在Keras中，卷积层可以使用tf.keras.layers.Conv2D进行创建。与tflearn.nn.conv_2d相似，Conv2D也可以接受输入张量、卷积核数量、卷积核大小、步幅、填充等参数。

下面是一个使用Conv2D创建卷积层的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

input_shape = (32, 32, 3)
num_filters = 64
kernel_size = (3, 3)
strides = (1, 1)
padding = 'same'

# create Conv2D layer
conv_layer = Conv2D(filters=num_filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, 
                    input_shape=input_shape)

# apply Conv2D layer to input tensor
x = tf.keras.Input(shape=input_shape)
y = conv_layer(x)

需要注意的是，Conv2D在Keras中是一个层，因此需要将其应用于输入张量。在上面的示例代码中，我们使用tf.keras.Input创建了一个输入张量x，并将其应用于Conv2D层以创建输出张量y。