TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，都提供了用于卷积操作的Conv2D函数。下面是比较TensorFlow和PyTorch之间使用padding的Conv2D的代码示例：

TensorFlow代码示例：

import tensorflow as tf

# 输入张量
input_data = tf.constant([[[[1], [2], [3]],
                           [[4], [5], [6]],
                           [[7], [8], [9]]]], dtype=tf.float32)

# 定义卷积核
kernel = tf.constant([[[[1., 1., 1.]]]], dtype=tf.float32)

# 使用padding的Conv2D
output = tf.nn.conv2d(input_data, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(output)
    print(result)

PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 输入张量
input_data = torch.tensor([[[[1], [2], [3]],
                            [[4], [5], [6]],
                            [[7], [8], [9]]]], dtype=torch.float32)

# 定义卷积层
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 使用padding的Conv2D
output = conv(input_data)

print(output)

上述代码示例中，使用了相同的输入张量和卷积核，且使用了相同的padding方式（padding=1），以便进行比较。你可以运行这两段代码，观察它们的输出结果，以更好地理解TensorFlow和PyTorch之间使用padding的Conv2D的差异。