size为(256,2,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(2,32,(1,3),stride=(1,1),padding=(0,1)),输出的size是什么？

输入的tensor的维度为(batch_size, channels, height, width) = (256, 2, 36, 256)，其中batch_size为256，channels为2，height为36，width为256。

卷积核的大小为(1,3)，步长为(1,1)，padding为(0,1)，表示在宽度方向上进行1维卷积，卷积核宽度为3，每次滑动1个位置，padding在宽度方向上为1，即在两端各填充1列0。

经过卷积层后，输出的tensor的维度为(batch_size, channels_out, height_out, width_out)，其中channels_out为卷积核数量，即32，height_out和width_out的计算方式如下：

height_out = (height + 2*padding[0] - dilation[0]*(kernel_size[0]-1) - 1)/stride[0] + 1 = (36 + 2*1 - 1*(1-1) - 1)/1 + 1 = 38
width_out = (width + 2*padding[1] - dilation[1]*(kernel_size[1]-1) - 1)/stride[1] + 1 = (256 + 2*1 - 1*(3-1) - 1)/1 + 1 = 256

因此，输出的tensor的维度为(256, 32, 38, 256)。

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size为(256,32,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(32,64,(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1)),输出的size是什么？

根据卷积层的计算公式，输出的size应该是(256, 64, 18, 128)。其中，256表示batch size，64表示输出通道数，18表示输出特征图的高度，128表示输出特征图的宽度。计算方法如下：

- 高度维度：(32 + 2x1 - 3) / 2 + 1 = 18
- 宽度维度：(36 + 2x1 - 3) / 2 + 1 = 128

因此，输出的size为(256, 64, 18, 128)。

size为(256,2,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(2,32,(1,3),stride=(1,1),padding=1，1)),输出的size是什么？

输入的张量大小为 (batch_size, channels, height, width) = (256, 2, 36, 256)。

卷积核大小为 (kernel_size, kernel_size) = (1, 3)，填充为 1，步长为 (1, 1)。

因为填充为 1，所以输出的大小为：
height = (36 + 2*1 - 1*(1+1)) / 1 + 1 = 36
width = (256 + 2*1 - 3) / 1 + 1 = 256

因此，卷积层的输出大小为 (256, 32, 36, 256)。其中，32是卷积核的数量，对应着输出张量的 channels。