tf.keras.layers.Conv2D

tf.keras.layers.Conv2D
tf.keras.layers.Conv2D可配置的参数，主要有：
filters：卷积核的数目（即输出的维度）；
kernel_size：卷积核的宽度和长度；
strides：卷积的步长。
padding：补0策略。
padding=“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。padding=“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同；
activation：激活函数；
data_format：数据格式，为“channels_first”或“channels_last”之一。以128x128的RGB图像为例，“channels_first”应将数据组织为（3,128,128），而“channels_last”应将数据组织为（128,128,3）。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值，若从未设置过，则为“channels_last”。

其他参数还包括：use_bias；kernel_initializer；bias_initializer；kernel_regularizer；bias_regularizer；activity_regularizer；kernel_constraints；bias_constraints。

代码：
layers.Conv2D(64,[1,1],2,padding='same',activation="relu")

输出：