试着对我们自己构造的Conv2D类进行自动求梯度，会有什么样的错误信息？在该类的forward函数里，将corr2d函数替换成nd.Convolution类使得自动求梯度变得可行。

当你尝试对自定义的Conv2D类进行自动梯度计算时，可能会遇到一些错误。这是因为TensorFlow或PyTorch等深度学习库通常依赖内置的自动微分功能，而如果你手动实现了卷积运算（例如使用`corr2d`函数而非预定义的`conv2d`），它们无法跟踪你自定义操作的梯度。你可能会看到类似于以下的错误消息：

AttributeError: 'function' object has no attribute 'grad'

或者

TypeError: grad() missing 1 required positional argument: 'inputs'

这些错误表明你试图调用`grad()`，但是由于你的`forward`函数没有注册为支持自动梯度计算的操作，所以引发了此类错误。

为了让自动求梯度变得可行，你需要把自定义的`corr2d`函数替换为深度学习库提供的`nd.Convolution`或者其他支持自动梯度计算的卷积类。例如，在PyTorch中，你可以这样做：

import torch.nn as nn

class MyCustomConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size):
        super(MyCustomConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

现在，当你使用这个自定义层时，PyTorch将能够正确地跟踪和计算其内部卷积操作的梯度。