UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(128, (5, 5), activation=<keras.lay..., padding="same")` model.add(Conv2D(128, 5, 5, border_mode='same', activation=LeakyReLU(0.2)))

这是一个警告提示，它告诉你需要更新Conv2D函数的调用方式。根据警告提示，你的代码使用了一个旧版本的Conv2D函数调用方式。建议你将其更新为新版本的Conv2D函数调用方式，以避免可能的错误和问题。下面是一个更新后的Conv2D函数调用方式示例：

model.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same'))
model.add(LeakyReLU(0.2))

注意，新版本的Conv2D函数需要将filter size以元组的形式传递，而不是两个独立的整数。同时，padding参数应该以字符串形式传递并且没有activation参数，因为你可以在Conv2D之后添加一个激活函数层。

相关问题

UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(3, (5, 5), activation="tanh", padding="same")` model.add(Conv2D(self.C, 5, 5, border_mode='same', activation='tanh'))

这个警告是因为你使用的是旧版本的Keras API。你需要将Conv2D的参数写成新的Keras 2 API格式。

下面是一个例子：

from keras.layers import Conv2D

model.add(Conv2D(filters=3, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='tanh'))

在这个例子中，`filters`代表输出的特征图的数量，`kernel_size`代表卷积核的大小，`padding`代表填充方式，`activation`代表激活函数。你可以根据自己的需求调整这些参数。

UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(128, (5, 5), padding="same", strides=(2, 2))` model.add(Conv2D(128, (5, 5), subsample=(2, 2), padding='same'))

这是一个警告信息，提示你当前使用的是Keras 1版本的API，而Keras 2版本已经更新了API。建议你将代码中的`subsample`参数改为`strides`，并将其它可能过期的参数或方法也进行更新。下面是修改后的代码：

model.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))