128*128的三通道图像经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)

### 回答1：
这个操作会将图像的大小缩小一半并增加64个通道。也就是说，最终输出的特征图的大小将变为64×64×64。其中，64是通道数，64×64是特征图的高和宽。这个卷积层的作用是提取图像的低级特征，例如边缘和纹理。

### 回答2：
首先，输入的三通道图像尺寸为128×128。经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)，图像通道数从3变为了64，kernel的大小为4×4，stride为2，padding为1。

首先，padding=1表示在原始的图像周围加上一圈0的像素值，扩充为130×130的大小。

然后，进行卷积操作。kernel的大小为4×4，表示每次卷积计算的窗口大小为4×4的区域。stride为2表示每次在水平和垂直方向上移动2个像素。

在卷积的过程中，首先取出一个4×4的窗口，与输入图像进行卷积操作。由于kernel_size为4，stride为2，所以每次卷积计算的窗口是不重叠的。

卷积操作的结果是生成一个64通道的特征图，每个通道大小为64×64。

由于padding=1，所以输出特征图的尺寸变为65×65。

最后，由于kernel的大小为4×4，每次卷积计算的窗口为4×4，并且stride为2，表示每次移动2个像素。因此，最后特征图的尺寸变为33×33。即经过self.conv1后，输入的128×128的三通道图像被转换为33×33的64通道特征图。

### 回答3：
经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)的操作，将得到一个新的图像。这个操作是一个卷积操作，它的输入是一个128*128大小的三通道（RGB）图像，输出是一个64通道的图像，其大小为64*64。

这个操作的具体过程如下：首先，对输入图像进行填充操作，填充值为1，即在原始图像的边缘上填充1个像素。填充是为了保持图像尺寸在卷积过程中的保持大小不变。然后，使用大小为4*4的卷积核对填充后的图像进行卷积操作。卷积核的大小是卷积操作中的一个参数，它决定了卷积核的大小。卷积操作是通过将卷积核与输入图像上的像素进行逐个相乘，再求和的方式来实现的。最后，卷积操作的步长是2，表示卷积核每次在水平和垂直方向上移动2个像素。步长的设定决定了卷积核在输入图像上滑动的速度，越大速度越快。卷积操作的目的是提取图像中的特征信息，得到新的图像。

综上所述，经过self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)操作后，我们得到一个64通道的图像，大小为64*64。这个图像包含了输入图像中的特征信息，并且在尺寸上有所减小。