这两个功能的规格为：
tf.nn.conv2d（ 输入， 过滤， 大步前进 填充， use_cudnn_on_gpu =正确， data_format ='NHWC'， 膨胀= [1、1、1、1]， name = None）
tf.layers.conv2d（ 输入， 过滤器 kernel_size， 步幅=（1，1）， padding ='valid'， data_format ='channels_last'， dilation_rate =（1，1）， 激活=无， use_bias = True， kernel_initializer =无， bias_initializer = tf.zeros_initializer（）， kernel_regularizer =无， bias_regularizer =无， activity_regularizer =无， kernel_constraint =无， bias_constraint =无， trainable =正确， 名称=无， 再用=无）
我对可训练旗帜有疑问。对于tf.layers.conv2d，我猜您在训练的情况下必须将其设置为True，而在进行验证/测试时将其设置为False。还是我误会水烟？如果tf.nn.conv2d不存在这样的标志，会发生什么？