已知题目1给定的原图X和卷积输出后的图像Y，随机初始化构造一个形状为(3,3)的卷积层核，编写学习过程，得到由X生成Y的卷积核，并在每一次迭代过程，输出学习到的卷积核与真实卷积和的误差大小。

首先，我们需要使用PyTorch来构建卷积层，并定义损失函数和优化器。然后，我们可以使用随机初始化的卷积核对原始图像进行卷积操作，并计算其与真实输出图像的误差。接下来，我们使用反向传播算法来更新卷积核的权重，并不断迭代直到达到预定的迭代次数或误差阈值。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(conv_layer.parameters(), lr=0.01)

# 随机初始化卷积核
conv_layer.weight.data.normal_(0.0, 0.02)

# 输入原图X和卷积输出后的图像Y
X = torch.randn(1, 1, 5, 5)
Y = torch.randn(1, 1, 5, 5)

# 设定迭代次数和误差阈值
num_epochs = 1000
threshold = 1e-6

# 迭代训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    output = conv_layer(X)
    loss = criterion(output, Y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 计算误差
    error = torch.abs(conv_layer.weight.data - torch.tensor([[[[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]]]]))
    
    # 输出当前迭代次数和误差
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Error: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item(), error.item()))
    
    # 判断是否达到误差阈值
    if error.item() < threshold:
        break

在每次迭代时，我们都会输出当前的迭代次数、损失值和卷积核与真实卷积和的误差。如果误差小于预定的阈值，我们就停止迭代过程。