tf.nn.conv2d函数介绍

Input: 输入的input必须为一个4d tensor,而且每个input的格式必须为float32 或者float64. Input=[batchsize,image_w,image_h,in_channels],也就是[每一次训练的batch数，图片的长，图片的宽，图片的通道数]。

Filter: 和input类似。样式为：[ 卷积核的长，卷积核的宽，输入的通道，输出的通道]

Strides:长度为4的list，且元素类型为int..格式为:[1,x,y,1].表示的是每一维度滑动的的步长。

Padding: 有"Same","VALID" 两种选择。SAME：为要对图像进行补零操作，VALID不要对图像进行补零操作。

use_cudnn_on_gpu: 布尔类型，True, False 两种选择。表示是否用GPU训练。

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