python函数完成卷积神经网络的卷积过程，卷积核移动步长为1

在Python中，特别是在深度学习库如TensorFlow或PyTorch中，创建卷积神经网络(CNN)的卷积过程通常涉及到对输入数据应用卷积层。卷积层的核心是一个卷积核（也称滤波器），它会在输入图像上进行滑动并计算每个位置的小窗口内的点乘和加权求和，这一步通常称为内积。

假设我们正在使用Keras库，可以这样定义一个简单的卷积操作：

import tensorflow as tf

def conv2d_layer(input_data, kernel, strides=1):
    # input_data: 输入张量（例如形状为(batch_size, height, width, channels））
    # kernel: 卷积核，通常是二维的（height, width, input_channels, output_channels）
    
    conv = tf.nn.conv2d(input_data, kernel, strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME')  # strides=1表示步长为1
    return conv

在这个例子中，`strides=1`意味着卷积核在水平和垂直方向上每次移动一个像素。`padding='SAME'`使得输出尺寸与输入保持一致，如果没有指定填充则可能会改变尺寸。