from tensorflow.contrib.layers import conv2d

抱歉，TensorFlow 2.x 中已经移除了 `contrib` 模块，因此 `contrib.layers.conv2d` 也不再可用。相应的，可以使用 TensorFlow 2.x 中的 `tf.keras.layers.Conv2D` 来实现卷积操作。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个输入张量
input_tensor = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1))

# 使用 Conv2D 层实现卷积操作
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_tensor)

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=x)

在这个例子中，我们创建了一个输入张量 `input_tensor`，然后使用 `tf.keras.layers.Conv2D` 层实现了一个 $3\times 3$ 大小、32 个卷积核的卷积操作，并且使用 ReLU 激活函数。最后通过 `tf.keras.Model` 将输入张量和输出张量组成一个模型。