函数conv既不给岀也不接受任何时间信息，怎样才能得到卷积以后的时间信息 （即卷积的起点和终点）？请利用卷积函数编写一个可以得到时间信息的改进程序。

在深度学习中，通常使用的卷积函数只考虑空间信息，而不考虑时间信息。因此，如果需要得到卷积后的时间信息，需要进行一些额外的处理。

一种常见的方法是使用带有时间维度的输入张量，在卷积操作中同时处理空间和时间信息。例如，对于一个形状为(batch_size, time_steps, height, width, channels)的5D张量，可以使用3D卷积核在空间和时间维度上进行卷积操作，得到形状为(batch_size, new_time_steps, new_height, new_width, channels)的输出张量，其中new_time_steps表示卷积后的时间维度大小。

以下是一个使用TensorFlow实现的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入张量
input_tensor = tf.random.normal([1, 10, 28, 28, 3])  # （batch_size, time_steps, height, width, channels）

# 定义卷积核
kernel = tf.random.normal([3, 3, 3, 3, 64])  # （kernel_height, kernel_width, kernel_time, in_channels, out_channels）

# 进行卷积操作
output_tensor = tf.nn.conv3d(input_tensor, kernel, strides=[1, 1, 1, 1, 1], padding='SAME')

# 输出卷积后的张量形状
print(output_tensor.shape)

由于使用了带有时间维度的输入张量，在卷积操作中同时考虑了空间和时间维度，因此输出张量的形状中包含了时间维度的信息。在上面的示例代码中，输出张量的形状为(batch_size, new_time_steps, new_height, new_width, channels)，其中new_time_steps表示卷积后的时间维度大小。