如何在torch中自定义可学习参数卷积核

您可以使用`nn.Parameter`来创建可学习的参数，然后将其用作卷积核。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size):
        super(CustomConv, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(out_channels))
        
    def forward(self, x):
        return nn.functional.conv2d(x, self.weight, bias=self.bias)

在上面的示例中，我们创建了一个自定义卷积层，并使用`nn.Parameter`创建了一个可学习的卷积核权重。注意，权重和偏差应该在`__init__`方法中被初始化为`nn.Parameter`。

然后在`forward`方法中，我们执行`nn.functional.conv2d`操作，它将卷积输入`x`与权重`self.weight`相乘，并添加偏差`self.bias`。这将返回卷积输出。