BasicConv2d()

BasicConv2d() 是一个基本的卷积神经网络层，用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。它通常包含两个步骤：卷积和激活函数。卷积用于提取图像特征，激活函数用于对卷积后的特征进行非线性变换。

BasicConv2d() 的输入是一个四维张量，即形状为 [batch_size, height, width, channels] 的图像。它的输出也是一个四维张量，即形状为 [batch_size, new_height, new_width, num_filters] 的特征图。其中，new_height 和 new_width 是卷积后的特征图的高度和宽度，num_filters 是卷积核的数量，也是特征图的通道数。

在 BasicConv2d() 中，通常会设置卷积核的大小、步长、填充方式等参数，以及激活函数的类型。常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。