在TensorFlow中，`tf.nn.conv2d`是构建卷积神经网络的核心函数之一。今天就来聊聊它的参数含义！👀

首先看输入`x`，它是你的图像数据，形状通常为[N, H, W, C]（批量大小、高度、宽度、通道数）。接着是权重`W`，代表卷积核，形状为[FH, FW, IC, OC]（核高、核宽、输入通道数、输出通道数）。💡

再来重点说下`strides=[1, 1, 1, 1]`，这里的每个数字分别对应批量、高度、宽度和通道方向上的步长。默认值[1, 1, 1, 1]表示逐像素移动，适合大多数情况。🏃‍♀️

最后是`padding='SAME'`，它决定是否填充边界以保持输出大小不变。选择`SAME`时，边缘会自动填充，确保输出尺寸与输入一致。✨

掌握这些参数后，构建高效模型不再是难题啦！🚀 深度学习 TensorFlow AI