conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
這是一個常見的卷積操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑動步長為1，padding=‘SAME’表示填0操作
當我們要設置步長為2時，strides=【1,2,2,1】，很多同學可能不理解了，這四個參數分別代表了什么，查了官方函數說明一樣不明不白，今天我來解釋一下。
strides在官方定義中是一個一維具有四個元素的張量，其規定前后必須為1，這點大家就別糾結了，所以我們可以改的是中間兩個數，中間兩個數分別代表了水平滑動和垂直滑動步長值，於是就很好理解了。
在卷積核移動逐漸掃描整體圖時候，因為步長的設置問題，可能導致剩下未掃描的空間不足以提供給卷積核的，大小掃描 比如有圖大小為5*5,卷積核為2*2,步長為2,卷積核掃描了兩次后，剩下一個元素，不夠卷積核掃描了，這個時候就在后面補零，補完后滿足卷積核的掃描，這種方式就是same。如果說把剛才不足以掃描的元素位置拋棄掉，就是valid方式。