h_conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=8, strides=4, padding='same', activation="relu")(s)

这段代码是使用TensorFlow 2.0中的Keras API定义了一个卷积层，其中包含32个卷积核，每个卷积核大小为8x8，步长为4，填充方式为"same"，即用0填充边缘，激活函数为ReLU。输入张量s应该是一个4维张量，即(batch_size, height, width, channels)，表示一个批次的图片数据。该卷积层将对输入张量进行卷积运算，并输出一个4维张量，大小为(batch_size, new_height, new_width, filters)，其中new_height和new_width是根据卷积核大小、步长和填充方式计算出来的。