在深度学习中，卷积操作是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的基础操作之一。卷积操作的本质是使用一个固定大小的卷积核（或滤波器）对输入数据进行卷积运算。
在Python中，可以使用多种框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）来进行卷积操作，但卷积核的概念在各个框架中是通用的。
卷积核是一个小矩阵，通常是正方形或长方形，其大小由用户指定。卷积核在卷积运算中起到滤波的作用，通过对输入数据的滑动窗口计算，提取出数据的不同特征。卷积核可以包含不同的权重，可以通过训练来学习这些权重，以提取最有用的特征。
在Python中，可以使用卷积操作对图像进行特征提取，同时也可以用于其他类型的数据。卷积核的大小、步长、填充方式等参数可以根据具体情况进行设置，以达到最好的效果。
总之，卷积核是卷积操作中的重要概念，通过使用卷积核可以对输入数据进行卷积运算，提取出数据的特征。