使用tf_utilconv2d()函数进行二维卷积操作

tf_util.conv2d()函数是TensorFlow中用于进行二维卷积操作的函数。该函数接受输入数据和卷积核，对输入数据进行卷积操作，并返回卷积后的结果。

该函数的调用形式如下：

conv2d(inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME', activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None, weights_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(), weights_regularizer=None, biases_initializer=tf.zeros_initializer(), biases_regularizer=None, reuse=None, variables_collections=None, outputs_collections=None, trainable=True, scope=None)

其中，各参数的含义如下：

- inputs: 输入数据，是一个四维的张量，shape为[batch_size, height, width, num_channels]。其中，batch_size表示数据的批次大小，height和width表示输入数据的高度和宽度，num_channels表示输入数据的通道数。

- num_outputs: 卷积核的数量，即卷积操作后输出数据的通道数。

- kernel_size: 卷积核的大小，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数，表示卷积核的高度和宽度相等；如果是一个元组，则分别表示卷积核的高度和宽度。

- stride: 卷积步长，默认为1。

- padding: 边界填充方式，默认为'SAME'，表示使用零填充，保证卷积操作前后张量的大小相同。如果设置为'VALID'，表示不进行填充。

- activation_fn: 激活函数，默认为tf.nn.relu。

- normalizer_fn: 规范化函数，默认值为None。

- weights_initializer: 权重矩阵的初始化器，默认使用Xavier初始化器。

- weights_regularizer: 权重矩阵的正则化器，默认为None。

- biases_initializer: 偏置项的初始化器，默认使用零初始化器。

- biases_regularizer: 偏置项的正则化器，默认为None。

- reuse: 是否重用变量，默认为None。

- variables_collections: 收集变量的集合，默认为None。

- outputs_collections: 收集输出的集合，默认为None。

- trainable: 是否训练，默认为True。

- scope: 变量的命名空间，默认为None。

下面是一个使用tf_util.conv2d()函数进行二维卷积操作的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers import tf_util

# 输入数据
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])

# 卷积操作
conv1 = tf_util.conv2d(inputs, 32, 5, stride=1, padding='SAME') # 输出shape为[None, 28, 28, 32]

# 使用ReLU作为激活函数
conv1 = tf.nn.relu(conv1)

# 定义全连接层
fc1 = tf_util.conv2d(conv1, 64, 5, stride=1, padding='SAME') # 输出shape为[None, 28, 28, 64]

# 使用ReLU作为激活函数
fc1 = tf.nn.relu(fc1)

以上代码中，首先定义了一个输入数据的占位符inputs，然后调用tf_util.conv2d()函数进行卷积操作。传入输入数据inputs、卷积核的数量32、卷积核的大小5，stride为1，padding为'SAME'，表示进行一次卷积操作。

然后使用ReLU作为激活函数，对卷积结果conv1进行处理。再通过调用tf_util.conv2d()函数定义了一个全连接层fc1，传入输入数据conv1、卷积核的数量64、卷积核的大小5，stride为1，padding为'SAME'，表示进行一次卷积操作。最后再使用ReLU作为激活函数，对全连接层结果fc1进行处理。

以上就是使用tf_util.conv2d()函数进行二维卷积操作的示例。在具体使用时，可以根据实际情况设置不同的参数。