写一段代码操作二维卷积神经网络，输入矩阵为3*3，卷积核为2*2，步长高为3，步长宽为2，求所得卷积的shape和具体二维矩阵内容

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来创建二维卷积神经网络（CNN）。为了满足您的需求，这里我将用Keras（一个用于构建和训练神经网络的高级API）示例，因为它简单易懂，而且不需要安装额外的库。

首先，我们需要导入所需的库并设置随机种子以确保可重复性：

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.models import Sequential

np.random.seed(0)

接下来，我们将创建一个简单的模型，设置给定的参数：

input_shape = (1, 3, 3)  # 假设输入是单通道的3x3图像
kernel_size = (2, 2)  # 卷积核大小为2x2
stride = (3, 2)  # 步长为3高，2宽
padding = 'valid'  # 保持边界不变（valid）

model = Sequential()
model.add(Conv2D(1, kernel_size, strides=stride, padding=padding, input_shape=input_shape))

现在我们有模型定义好了，但没有数据输入，因此无法直接计算卷积后的形状和具体内容。我们可以模拟一下，生成一个3x3的随机输入矩阵，然后应用上述卷积层：

# 创建一个随机的3x3输入数据
input_data = np.random.rand(1, *input_shape)

# 计算卷积输出
output = model.predict(input_data)
conv_shape = output.shape[1:]  # 输出的形状会去掉第一个维度（批量大小），因为只有一个样本

print(f"卷积后的shape: {conv_shape}")

由于我们没有实际运行模型，所以`conv_shape`将会是一个抽象的结果，因为它取决于输入数据的随机值。然而，根据参数，理论上输出的形状应该是 `(1, 1, 1)`，因为步长大于卷积核，所以可能会被压缩到非常小。

至于具体的二维矩阵内容，由于卷积过程涉及到矩阵相乘和移位操作，它们不会像输入那样直观显示。但是你可以使用`model.get_weights()`来查看卷积核的具体权重。