tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)

除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：

第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和float64其中之一

第二个参数filter：相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]，要求类型与参数input相同，有一个地方需要注意，第三维in_channels，就是参数input的第四维


第三个参数strides：卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4


第四个参数padding：string类型的量，只能是"SAME","VALID"其中之一，这个值决定了不同的卷积方式（后面会介绍）

第五个参数：use_cudnn_on_gpu:bool类型，是否使用cudnn加速，默认为true

结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map

import tensorflow as tf

input = tf.Variable([
    [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
    [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
    [8.0, 7.0, 6.0, 5.0],
    [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]])
input=tf.reshape(input,[1,4,4,1])
filter = tf.Variable(tf.random_normal([2,2,1,1]))

op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding=‘VALID‘)
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(input))
    print(sess.run(op))

sess.close()

s输出结果：

[[[[ 1.]
[ 2.]
[ 3.]
[ 4.]]

[[ 5.]
[ 6.]
[ 7.]
[ 8.]]

[[ 8.]
[ 7.]
[ 6.]
[ 5.]]

[[ 4.]
[ 3.]
[ 2.]
[ 1.]]]]

[[[[ -5.89250851]
[ -7.98477077]
[-10.077034 ]]

[[-12.00638008]
[-12.8220768 ]
[-13.63777256]]

[[-12.93785667]
[-10.84559441]
[ -8.75333118]]]]

参考：http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333

TensorFlow conv2d实现卷积