空洞卷积的代码pytorch

空洞卷积（Dilated Convolution）在PyTorch中的实现可以使用`torch.nn`模块中的`Conv2d`函数，并设置`dilation`参数即可。具体代码如下：

import torch.nn as nn

class DilatedConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dilation):
        super(DilatedConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, dilation=dilation)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x

其中，`in_channels`表示输入的通道数，`out_channels`表示输出的通道数，`kernel_size`表示卷积核的大小，`dilation`表示空洞率。在使用时，可以实例化`DilatedConv`类，并传入相应的参数。

例如，实例化一个空洞卷积层，输入通道数为3，输出通道数为16，卷积核大小为3x3，空洞率为2的代码如下：

dilated_conv = DilatedConv(3, 16, 3, 2)

注：以上代码示例仅供参考，具体使用时需要根据实际情况进行调整。