tensorflow中conv2d函数

在 TensorFlow 中，`tf.nn.conv2d` 函数实现了二维卷积操作。该函数接受四个输入参数：

- `input`：输入张量，它的形状是 `[batch, in_height, in_width, in_channels]`，其中 `batch` 表示批次大小，`in_height` 和 `in_width` 表示输入张量的高度和宽度，`in_channels` 表示输入张量的通道数。
- `filter`：卷积核张量，它的形状是 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，其中 `filter_height` 和 `filter_width` 表示卷积核的高度和宽度，`in_channels` 和 `out_channels` 分别表示输入和输出张量的通道数。
- `strides`：卷积核在输入张量上移动的步长，它是一个长度为 4 的一维整数数组，其中第一个和最后一个元素必须为 1，中间两个元素分别表示在输入张量的高度和宽度上的步长。
- `padding`：卷积操作的填充方式，可以是 `"SAME"` 或 `"VALID"`，分别表示使用零填充或不使用填充。

该函数的返回值是一个形状为 `[batch, out_height, out_width, out_channels]` 的张量，其中 `out_height` 和 `out_width` 分别表示输出张量的高度和宽度。