Pytorch中如何调用卷积核池化运算？

在PyTorch中，卷积和池化运算可以通过`torch.nn`模块中的`Conv2d`和`MaxPool2d`函数来实现。

`Conv2d`函数用于定义一个二维卷积层，其参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长、填充等。示例代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义一个卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

`MaxPool2d`函数用于定义一个二维最大池化层，其参数包括池化核大小、步长等。示例代码如下：

# 定义一个最大池化层
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

使用这些层时，只需要将输入数据传入即可，示例代码如下：

import torch

# 定义一个输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 卷积运算
output = conv_layer(input_data)

# 池化运算
output = pool_layer(output)