解释代码nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, 3, s, 1, bias=True, groups=embed_dim)

这段代码定义了一个二维卷积层，具有以下参数：

- `in_chans`：输入张量的通道数（即输入特征图的深度）。
- `embed_dim`：输出张量的通道数（即输出特征图的深度）。
- `3`：卷积核的大小，这里是 3x3。
- `s`：卷积核在输入张量上滑动的步幅。
- `1`：填充的大小，这里是在每个边上都添加了一个像素的填充。
- `bias=True`：是否使用偏置项。如果为 True，则会为每个输出通道添加一个偏置项，否则不会。
- `groups=embed_dim`：将输入通道分组。这里是将输入通道分为 `embed_dim` 组，每组内的通道共享相同的卷积核。默认情况下，不分组，即 `groups=1`。