conv_layer = layers.Conv1D

layers.Conv1D是TensorFlow中的一个函数，用于创建一维卷积层。这个函数可以接受一个输入张量和一些参数，然后返回一个经过卷积操作后的输出张量。在使用layers.Conv1D时，你需要注意以下几点：
- 输入张量的维度应该是(batch_size, seq_length, embedding_dim)，其中batch_size表示每次输入的文本数量，seq_length表示每个文本的词语数或者单字数，embedding_dim表示每个词语或者每个字的向量长度。
- filters参数指定了卷积核（过滤器）的数目。
- kernel_size参数指定了卷积核的大小，卷积核可以看做是一个滑窗，它沿着输入张量的seq_length维度进行滑动。
- 执行卷积操作后，会得到一个输出张量，其维度为(batch_size, seq_length - kernel_size + 1, filters)。

下面是一个使用layers.Conv1D的代码示例：

import tensorflow as tf

num_filters = 2
kernel_size = 2
batch_size = 1
seq_length = 4
embedding_dim = 5

embedding_inputs = tf.constant(-1.0, shape=[batch_size, seq_length, embedding_dim], dtype=tf.float32)

conv = tf.layers.Conv1D(num_filters, kernel_size)(embedding_inputs)

session = tf.Session()
session.run(tf.global_variables_initializer())
print(session.run(conv).shape)

以上代码创建了一个卷积层，并对输入张量进行卷积操作。最后打印输出张量的形状。