torch.nn.Conv2d参数

torch.Conv2d 是 PyTorch 中用于进行二维卷积操作的类，它的参数如下：

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

- `in_channels`：输入图像的通道数。
- `out_channels`：输出图像的通道数，也就是卷积核的个数。
- `kernel_size`：卷积核的大小，可以是一个整数或者一个元组 (kH, kW)，表示高度和宽度的大小。
- `stride`：卷积核在输入图像上滑动的步长，默认为 1。
- `padding`：在输入图像的边界周围添加的零填充的层数，默认为 0。
- `dilation`：卷积核元素之间的间隔，默认为 1，如果大于 1，则表示用给定的间隔在输入图像上进行扩展。
- `groups`：将输入通道分组到不同的组中，每个组都有自己对应的卷积核。默认为 1，表示所有输入通道都被连接到每个输出通道。
- `bias`：是否添加偏置，默认为 True。

以上是 Conv2d 类的常用参数，你可以根据自己的需求来设置这些参数。