nn.Conv2d各个参数

nn.Conv2d是PyTorch中的二维卷积层，其主要参数如下：

- in_channels：输入的通道数，也就是输入的特征图的深度。
- out_channels：输出的通道数，也就是卷积核的个数，决定了输出特征图的深度。
- kernel_size：卷积核的大小，可以是一个整数，也可以是一个元组，如(3,3)。
- stride：卷积核的步长，可以是一个整数，也可以是一个元组，如(2,2)。
- padding：在输入的边缘周围填充0的像素数，可以是一个整数，也可以是一个元组，如(1,1)。
- dilation：卷积核的扩张率，可以是一个整数，也可以是一个元组，如(2,2)。
- groups：输入和输出之间的连接数，当groups=1时，表示普通的卷积操作，当groups=in_channels时，表示深度卷积。
- bias：是否使用偏置项，默认为True。

其中，in_channels、out_channels、kernel_size、stride、padding、dilation这些参数都会直接影响输出特征图的尺寸和深度。