nn.Conv2d参数顺序

nn.Conv2d是PyTorch中的一个二维积层。它的参数顺序如下所示[^1]：
1. in_channels：输入的通道数，即输入图像的深度。
2. out_channels：输出的通道数，即卷积核的个数。
3. kernel_size：卷积核的大小，可以是一个整数或者一个元组。
4. stride：步长，控制卷积核在输入上的滑动步长。
5. padding：填充大小，控制在输入的边缘周围添加的零填充的数量。
6. dilation：扩张率，控制卷积核中元素之间的间距。
7. groups：分组卷积的组数。
8. bias：是否添加偏置项。

以下是两个使用nn.Conv2d的例子：
1. 使用方式1：

import torch.nn as nn

# 输入通道数为3，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步长为1，填充大小为1
conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

2. 使用方式2：

import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict

# 使用OrderedDict定义网络结构
model = nn.Sequential(OrderedDict([
    ('conv1', nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)),
    ('relu1', nn.ReLU()),
    ('conv2', nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)),
    ('relu2', nn.ReLU())
]))