卷积
先简单回顾下卷积，把卷积核放在图片的左上角,然后把卷积核里面所有的值,跟左上角这个范围内的 9 个值做内积（内积，不要理解为线性代数中矩阵的乘法，而是filter跟图片对应位置的数值直接相乘，所有的都乘完以后再相加）。
这个动态图就是一个卷积操作，绿色的是原图像，黄色的是卷积核，红色的是卷积后的输出。
卷积可以看作是检测特征的方式，那么是如何检测的呢？
假设我们的卷积核是这样的：
我们可以看到对角线上的数字都是1，那它和同样对角线上是1的矩阵内积，得出的结果就是最大的，这样就可以找到与其相对应的矩阵了。
更复杂的Filter也就能检测出更复杂的特征了。
以上都是单层的情况，但我们的图片通常不是单层的，比如RGB图，它就是三层的。我们就称这个输入的图片有三个通道，那么相应的这时候我们的卷积核也要与之对应，也是要有三个通道。
所以说
卷积核的通道数 = 卷积输入层的通道数
一个卷积核对应一个输出
卷积核的个数 = 卷积输出层通道数
paddle.nn.Conv2D
class paddle.nn.Conv2D(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode=‘zeros’, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format=‘NCHW’)
参数：
in_channels (int) - 输入图像的通道数。
out_channels (int) - 由卷积操作产生的输出的通道数。
kernel_size (int|list|tuple) - 卷积核大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核的高和宽。如果为单个整数，表示卷积核的高和宽都等于该整数。
stride (int|list|tuple，可选) - 步长大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积沿着高和宽的步长。如果为单个整数，表示沿着高和宽的步长都等于该整数。默认值：1。
padding (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 padding = “SAME"或 padding = “VALID” 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含4个二元组：当 data_format 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]，当 data_format 为"NHWC"时为[[0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0,0]]；(2)包含4个整数值：[padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]；(3)包含2个整数值：[padding_height, padding_width]，此时padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height， padding_width_left = padding_width_right = padding_width。若为一个整数，padding_height = padding_width = padding。默认值：0。
dilation (int|list|tuple，可选) - 空洞大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核中的元素沿着高和宽的空洞。如果为单个整数，表示高和宽的空洞都等于该整数。默认值：1。
groups (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=n，输入和卷积核分别根据通道数量平均分为n组，第一组卷积核和第一组输入进行卷积计算，第二组卷积核和第二组输入进行卷积计算，……，第n组卷积核和第n组输入进行卷积计算。默认值：1。
padding_mode (str, 可选): 填充模式。 包括 ‘zeros’, ‘reflect’, ‘replicate’ 或者 ‘circular’. 默认值: ‘zeros’ .
weight_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。
bias_attr （ParamAttr|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。若 bias_attr 为bool类型，只支持为False，表示没有偏置参数。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。
data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC”。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值：“NCHW”。
通常我们只需要用：
in_channels (int) - 输入图像的通道数。
out_channels (int) - 由卷积操作产生的输出的通道数。
kernel_size (int|list|tuple) - 卷积核大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核的高和宽。如果为单个整数，表示卷积核的高和宽都等于该整数。
data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值：“NCHW”。
输入的格式默认为"NCHW"，N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。
比如格式为"NCHW"，我们的输入是10张3232的RGB图片，那么输入的形状就是1033232。
选择输出的通道数也就意味着选择卷积核的数目。
示例：
