size为(256,64,18,128)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(64,128,(6,3),stride=(3,3),padding=(1,3)),输出的size是什么？

输入的size为(256, 64, 18, 128)，其中256表示batch size, 64表示输入的channel数，18表示输入的高度，128表示输入的宽度。

卷积核的尺寸为(6,3)，stride为(3,3)，padding为(1,3)，则输出的size为(256, 128, 6, 44)。其中256表示batch size，128表示卷积核的个数，6表示输出的高度，44表示输出的宽度。

具体计算公式为：
- 输出的高度：$H_{out} = \lfloor \frac{H_{in} + 2 \times \text{padding}[0] - \text{dilation}[0] \times (\text{kernel\_size}[0] - 1) - 1}{\text{stride}[0]} + 1 \rfloor = \lfloor \frac{18 + 2 \times 1 - 1 \times (6 - 1) - 1}{3} + 1 \rfloor = 6$
- 输出的宽度：$W_{out} = \lfloor \frac{W_{in} + 2 \times \text{padding}[1] - \text{dilation}[1] \times (\text{kernel\_size}[1] - 1) - 1}{\text{stride}[1]} + 1 \rfloor = \lfloor \frac{128 + 2 \times 3 - 1 \times (3 - 1) - 1}{3} + 1 \rfloor = 44$

因此，输出的size为(256, 128, 6, 44)。