输入特征图尺寸为[48,27,27]conv1=nn.Conv2d(in_channels=48,out_channels=128,kernel_sizr=5,stride=2,padding=2)

根据给出的信息，输入特征图的尺寸为 $[48,27,27]$，其中 $48$ 表示输入特征图的通道数，$27$ 表示输入特征图的高度，$27$ 表示输入特征图的宽度。

接下来使用 PyTorch 中的 `nn.Conv2d` 定义卷积层 `conv1`，其中 `in_channels=48` 表示输入特征图的通道数，`out_channels=128` 表示输出特征图的通道数，`kernel_size=5` 表示卷积核的大小为 $5\times5$，`stride=2` 表示卷积核的步幅为 $2$，`padding=2` 表示在输入特征图四周各填充 $2$ 个像素。

经过这个卷积层后，输出特征图的尺寸为 $[128,14,14]$，其中 $128$ 表示输出特征图的通道数，$14$ 表示输出特征图的高度，$14$ 表示输出特征图的宽度。