帮我用python语言写一段空洞卷积的例子

当然，我可以帮您实现一个空洞卷积的例子。下面是一段Python代码：

import tensorflow as tf

input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 28, 28, 3])
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 3, 32]))
dilation_rate = [2,2]

output = tf.nn.atrous_conv2d(input, filter, dilation_rate, padding='SAME')

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    output_val = sess.run(output, feed_dict={input: your_input_data})
    print(output_val)

这里我们使用 Tensorflow 实现了一段空洞卷积的例子。其中， `input` 是输入数据，大小为 `(None, 28, 28, 3)`，代表了一个 `28×28` 的三通道图片。`filter` 是卷积核，大小为 `(3, 3, 3, 32)`，表示了一个 `3×3` 的三通道卷积核，并且有 32 个。`dilation_rate` 是空洞卷积的扩张率，表示卷积核在输入图像上的采样步长，这里设为 `[2,2]`。最后，我们使用 `tf.nn.atrous_conv2d()` 函数计算出了卷积结果，并将打印出卷积结果的值。

请注意，这里我们只提供了一个示例代码，如果您需要具体的空洞卷积实现方法，还需要根据不同的深度学习框架进行实现。