nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False)后图像的shape会改变吗

如果 `nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False)` 是在一个完整的卷积神经网络中使用，那么输出张量的形状会与输入张量的形状不同。

假设输入张量的形状为 `(batch_size, in_channels, H, W)`，其中 `batch_size` 表示批次大小，`in_channels` 表示输入通道数，`H` 和 `W` 分别表示输入张量的高度和宽度，那么经过 `nn.Conv2d()` 操作后，输出张量的形状为 `(batch_size, out_channels, H', W')`，其中 `out_channels` 表示输出通道数，`H'` 和 `W'` 分别表示输出张量的高度和宽度。

输出张量的高度和宽度的计算公式为：

- $H' = \lfloor\frac{H + 2 * padding[0] - dilation[0] * (kernel\_size[0] - 1) - 1}{stride[0]} + 1\rfloor$
- $W' = \lfloor\frac{W + 2 * padding[1] - dilation[1] * (kernel\_size[1] - 1) - 1}{stride[1]} + 1\rfloor$

其中，`padding` 表示输入张量四周补充的零的数目，`dilation` 表示卷积核元素之间的间距。

需要注意的是，如果卷积操作的 `padding` 参数不为 0，那么输出张量的形状与输入张量的形状可能不同。此外，如果输入张量的形状不能被卷积核的大小和步长整除，那么需要在输入张量的边界周围添加零，以便能够进行卷积操作。