pytorch运行nn.Conv2d通道数没变

在PyTorch中，当使用`nn.Conv2d`进行卷积操作时，输入和输出的通道数是由`in_channels`和`out_channels`参数控制的。如果你发现输出通道数没有改变，可能是因为你没有正确设置这些参数。请确保你已经正确设置了这些参数，并且输入张量的通道数与`in_channels`参数相同。如果你想改变通道数，你可以使用`nn.Conv2d`的`in_channels`和`out_channels`参数，或者使用`nn.ConvTranspose2d`进行转置卷积操作。

以下是一个使用`nn.Conv2d`改变通道数的例子：

import torch.nn as nn

# 定义一个输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 定义一个卷积层，将输入张量的通道数从3改变为64
conv_layer = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 将输入张量传递给卷积层
output_tensor = conv_layer(input_tensor)

# 输出张量的形状
print(output_tensor.shape) # 输出：torch.Size([1,64, 224, 224])

以下是一个使用`nn.ConvTranspose2d`进行转置卷积操作改变通道数的例子：

import torch.nn as nn

# 定义一个输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 定义一个转置卷积层，将输入张量的通道数从3改变为64
conv_layer = nn.ConvTranspose2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 将输入张量传递给转置卷积层
output_tensor = conv_layer(input_tensor)

# 输出张量的形状
print(output_tensor.shape) # 输出：torch.Size([1, 64, 224, 224])