size为(256,2,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(2,32,(1,3),stride=(1,1),padding=1，1)),输出的size是什么？

输入的张量大小为 (batch_size, channels, height, width) = (256, 2, 36, 256)。

卷积核大小为 (kernel_size, kernel_size) = (1, 3)，填充为 1，步长为 (1, 1)。

因为填充为 1，所以输出的大小为：
height = (36 + 2*1 - 1*(1+1)) / 1 + 1 = 36
width = (256 + 2*1 - 3) / 1 + 1 = 256

因此，卷积层的输出大小为 (256, 32, 36, 256)。其中，32是卷积核的数量，对应着输出张量的 channels。