torch.nn.functional.conv2d

torch.nn.functional.conv2d是一个函数，用于执行二维卷积操作。它接受输入张量、滤波器、偏置项、步幅、填充、扩张和分组参数，并返回卷积后的输出张量。

以一个示例为例，如果我们有一个输入张量inputs和一个滤波器filters，我们可以使用torch.nn.functional.conv2d来执行二维卷积运算。假设我们有以下输入和滤波器张量：

inputs = torch.arange(1, 21).reshape(1, 2, 2, 5)
filters = torch.arange(1, 7).reshape(2, 1, 1, 3)

我们可以通过以下代码调用torch.nn.functional.conv2d来执行卷积运算：

res = F.conv2d(input=inputs, weight=filters, stride=(1, 1), groups=2)

在上述示例中，我们指定了输入、权重(滤波器)、步幅和分组参数，然后调用函数conv2d来执行卷积运算。最后，我们可以打印出卷积后的输出结果res：

print(res)

输出将是一个张量，包含卷积运算后的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>