深度学习------卷积（conv2D）底层

卷积是深度学习的核心基础，充分理解卷积计算原理。二维卷积计算底层编程，代码按下列要求完成：
<1>定义图像image和核函数kernel矩阵
<2>打印输出图像image和核函数的维度
<3>定义函数compute_conv（），计算通道卷积
<4>定义函数my_conv2d（），计算卷积结果
<5>调用函数my_conv2d，返回卷积结果并打印输出

方法一：

import numpy as np
input_data = [[[1,0,1,2,1