在tf1.0中，對卷積層重新進行了封裝，比原來版本的卷積層有了很大的簡化。

一、舊版本（1.0以下）的卷積函式：tf.nn.conv2d

conv2d(
    input,
    filter,
    strides,
    padding,
    use_cudnn_on_gpu=None,
    data_format=None,
    name=None
)

該函式定義在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py。

引數：

• input: 一個4維Tensor（N,H,W,C). 型別必須是以下幾種型別之一: half, float32, float64.
• filter: 卷積核. 型別和input必須相同，4維tensor, [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels],如[5,5,3,32]
• strides: 在input上切片取樣時，每個方向上的滑窗步長，必須和format指定的維度同階,如[1, 2, 2, 1]
• padding: 指定邊緣填充型別: “SAME”, “VALID”. SAME表示卷積後圖片保持不變，VALID則會縮小。
• use_cudnn_on_gpu: 可選項，bool型。表示是否在GPU上用cudnn進行加速，預設為True.
• data_format: 可選項，指定輸入資料的格式: “NHWC”或 “NCHW”， 預設為”NHWC”。
  NHWC格式指[batch, in_height, in_width, in_channels]
  NCHW格式指[batch, in_channels, in_height, in_width]
• name: 操作名，可選.

conv1=tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')