nn.Conv2d 参数数量

nn.Conv2d的参数数量取决于输入通道数、输出通道数、卷积核大小和偏置项的存在与否。nn.Conv2d的定义如下：

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

其中，`in_channels`表示输入通道数，`out_channels`表示输出通道数，`kernel_size`表示卷积核大小。除此之外，还有一些其他的参数如`stride`, `padding`, `dilation`, `groups`和`bias`等。

参数数量可以通过计算公式得到：

参数数量 = (输入通道数 * 输出通道数 * 卷积核高 * 卷积核宽) + 输出通道数 * 偏置项存在与否

假设输入通道数为C_in，输出通道数为C_out，卷积核的高和宽分别为K_h和K_w，偏置项存在与否则为B（存在为1，不存在为0）：

参数数量 = (C_in * C_out * K_h * K_w) + C_out * B

这样，你就可以根据具体的参数值来计算出nn.Conv2d的参数数量了。