卷积的计算：
1.卷积在tensorflow中是通过
output =layers.Conv2D(channel,f,s,p)
其中：
channel: 表示通道层数
w ：表示输入的数据的维度（长、宽）
f: 表示卷积核
s: 表示步长
p： 有’same’ 和’valid’两种
output : 表示输出的shape
计算公式为：
out = 1 + (w+2p-f)/s
p=same时：
p=(f-1)/2
p=valid时：
p=0
例子
输入的数据维度是 【128， 64， 64， 3】
反卷积的计算：
output =layers.Conv2DTranspose(channel,f,s,p)
计算公式为：
out = (w-1)*s-2p+f
p=same时：
p=(f-1)/2
p=valid时：
p=0
举例：
数据shape为:[128,3,3,3]