tf.nn.conv2d()的参数有哪些

tf.nn.conv2d()函数的参数如下：

1. input：输入的图像数据，是一个4D张量，shape为[batch, height, width, channels]，batch表示数据的批次，height表示图像的高度，width表示图像的宽度，channels表示图像的通道数。

2. filter：卷积核，是一个4D张量，shape为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]，filter_height表示卷积核的高度，filter_width表示卷积核的宽度，in_channels表示卷积核的输入通道数，out_channels表示卷积核的输出通道数。

3. strides：卷积核在图像上移动的步长，是一个长度为4的一维数组，其中strides[0]=strides[3]=1，strides[1]表示在height维度上的移动步长，strides[2]表示在width维度上的移动步长。

4. padding：填充方式，可以选择VALID或SAME。VALID表示不填充，SAME表示填充输入图像，使得输出图像的大小与输入图像相同。

5. use_cudnn_on_gpu：是否使用GPU加速，默认为True。

6. data_format：数据格式，可以选择NHWC或NCHW。NHWC表示数据的顺序为[batch, height, width, channels]，NCHW表示数据的顺序为[batch, channels, height, width]。

7. dilations：卷积核的扩张率，是一个长度为4的一维数组，其中dilations[0]=dilations[3]=1，dilations[1]表示在height维度上的扩张率，dilations[2]表示在width维度上的扩张率。默认为[1, 1, 1, 1]，表示不进行扩张。