TensorFlow中的Conv2D错误：属性错误：‘int‘对象没有属性‘lower‘

在使用TensorFlow进行卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）开发过程中，经常会遇到各种错误和异常。这里我们将讨论一个常见的错误，即"AttributeError: ‘int’ object has no attribute ‘lower’"。这个错误通常与TensorFlow中的Conv2D函数相关。

首先，我们需要了解Conv2D函数的作用。Conv2D是TensorFlow中的一个二维卷积层函数，用于图像处理和特征提取。它通过对输入图像执行卷积操作，将不同的滤波器应用于图像的每个位置，以提取特征并生成输出特征图。Conv2D函数的用法如下：

tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding, activation)

参数说明：

• filters：卷积核的数量，即输出的特征图的通道数。
• kernel_size：卷积核的大小，可以是一个整数或元组。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，表示卷积核的高度和宽度分别为元组中的两个整数。
• strides：卷积核的步幅，可以是一个整数或元组。如果是一个整数，表示高度和宽度方向上的步幅相等；如果是一个元组，表示高度和宽度方向上的步幅分别为元组中的两个整数。
• padding：填充方式，可以是"valid"或"same"。"valid"表示不进行填充，"same"表示进行零填充使得输入和输出的特征图大小相同。