conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

### 回答1：
这行代码是使用 TensorFlow 中的 `tf.nn.conv2d` 函数进行二维卷积操作。具体来说，它将 `relu1` 和 `conv2_weights` 作为输入，使用大小为 1x1 的步幅，在边界处使用零填充（padding='SAME'）进行卷积操作，得到输出 `conv2`。

其中，`relu1` 是上一层网络的输出，表示经过 ReLU 激活函数之后的特征图。`conv2_weights` 是一个卷积核张量，它包含了卷积操作中需要学习的所有参数，例如卷积核的大小、深度等。`strides` 参数指定了卷积核在输入张量上进行滑动时的步幅大小。在本例中，步幅大小为 [1, 1, 1, 1] 表示卷积核在输入张量的四个维度上都进行了一步的滑动。

最终的输出 `conv2` 是一个特征图张量，它表示了经过第二层卷积操作之后的特征图。

### 回答2：
conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')是一个用于实现卷积操作的 TensorFlow 函数。其中，relu1是输入的特征图，conv2_weights是卷积核或滤波器，strides=[1, 1, 1, 1]是卷积的步长（stride），padding='SAME'是设定边界填充方式为保持输入特征图大小不变。

卷积操作是深度学习中常用的操作之一，用于从输入的特征图中提取特定的特征。卷积核（滤波器）与输入特征图进行逐个元素的乘法累加运算，从而生成输出特征图，从而实现特征提取。

在这个函数中，relu1是指经过激活函数ReLU（Rectified Linear Unit）处理过后的输入特征图。ReLU函数将负值变为0，保留正值，从而增强网络的非线性拟合能力。

conv2_weights是卷积核或滤波器，它是卷积操作中的可学习参数。卷积核的大小和深度（通道数）需要根据具体问题进行设置，它决定了卷积操作提取特征的方式。

strides=[1, 1, 1, 1]表示卷积操作的步长。其中，第一个和最后一个数字分别表示批处理的样本数量和卷积核的深度（通道数），中间两个数字分别表示在高度和宽度方向上的步长。这里的[1, 1, 1, 1]表示在输入的每个位置都进行卷积计算，不进行步长上的压缩。

padding='SAME'表示边界填充方式为保持输入特征图大小不变。对于卷积核无法完全覆盖输入特征图边界的部分，会进行填充操作，使得输出特征图的大小与输入特征图大小相同。

最后，该语句计算了输入特征图relu1与卷积核conv2_weights之间的卷积操作，并生成输出特征图conv2。