E1 = tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=(4, 1), filters=8, strides=(1, 1),

padding='valid', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))(inputs)

这行代码使用了Keras中的Conv2D层来构建一个卷积神经网络。其中，kernel_size=(4,1)表示卷积核的大小为4x1，filters=8表示该层有8个卷积核，strides=(1,1)表示卷积核在水平和垂直方向上移动的步长均为1，padding='valid'表示不填充，activation='relu'表示使用ReLU激活函数进行非线性映射。

此外，input_shape=(28,28,1)表示输入图像的大小为28x28，通道数为1，即灰度图像。该层的输入为inputs。