Pytorch: Conv2d

在PyTorch框架中，Conv2d与conv2d是用于执行卷积运算的两个不同组件，尽管二者仅在首字母的大小写形式上存在差异，但在实际应用过程中其调用方式和功能特性却截然不同，其中一个表现为类的形式，另一个则以函数的形式呈现。

Conv2d层结构与功能解析

Conv2d属于torch.nn模块中的一个类

1.1 初始化

 CLASS

    
 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)
    
    
    
    

参数说明

in_channels (int) – 输入图像的通道数

out_channels (int) – 输出图像的通道数，即所采用的卷积核层数

**kernel_size