其中，矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb
① 对矩阵A补零，第一行之前和最后一行之后都补mb-1行，第一列之前和最后一列之后都补nb-1列（注意conv2不支持其他的边界补充选项，函数内部对输入总是补零）；
② 将卷积核绕其中心旋转180度；
③ 滑动旋转后的卷积核，将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素，并求乘积和（即将旋转后的卷积核在A上进行滑动，然后对应位置相乘，最后相加）；下面分别是shape=full, same, valid时取输出图像大小的情况，其中：位置1表示输出图像的值从当前核的计算值开始（对应输出图像左上角），位置2表示到该位置结束（对应输出图像右下角）
总结：
A*B，A补零，B旋转180°，然后B沿着A逐行遍历一遍，
遍历的时候，B和A重叠部分进行矢量积运算（例如图中的（2,1）和(1,2)进行矢量积得到为4），得到的值就是最终结果矩阵中的元素，举例：