普通卷积与可变形卷积代码实验

好的，针对您的问题，我可以提供以下代码实验：

普通卷积：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入和卷积核
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 进行普通卷积
output = conv(input)
print(output.shape)

可变形卷积：

import torch
import torch.nn as nn
from deform_conv import DeformConv2d

# 定义输入和卷积核
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
conv = DeformConv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 进行可变形卷积
offset = torch.randn(1, 18, 32, 32)
output = conv(input, offset)
print(output.shape)

需要注意的是，可变形卷积需要使用第三方库 `deform_conv`，需要先安装该库。