在TensorFlow中，tf.keras.layers.Conv2D 是一個用于創建卷積層的類。卷積層可以用于提取圖像的特征，常用于圖像識別和計算機視覺任務中。
tf.keras.layers.Conv2D 的一般用法如下：
tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', activation=None)
參數說明：
filters：整數，表示輸出空間的維度（即卷積核的數量）。kernel_size：整數或元組，表示卷積核的大小。strides：整數或元組，表示卷積的步長。padding：‘valid’ 或 ‘same’，表示是否要進行0填充。activation：激活函數，可選。示例：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
這段代碼創建了一個簡單的卷積神經網絡模型，其中包含兩個卷積層和兩個池化層。
