size为(256,2,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(2,32,(3,1),stride=(2,1),padding=(1,0)),输出的size是什么？

输入的大小为(256,2,36,256)，其中256是通道数，2是batch_size，36是高度，256是宽度。卷积层的输入通道数为2，输出通道数为32，卷积核大小为(3,1)，步长为(2,1)，填充为(1,0)。则输出的大小为：

- 高度：$H_{out}=\lfloor\frac{H_{in}+2\times\text{padding}[0]-\text{dilation}[0]\times(\text{kernel\_size}[0]-1)-1}{\text{stride}[0]}+1\rfloor=\lfloor\frac{36+2\times1-1\times(3-1)-1}{2}+1\rfloor=18$
- 宽度：$W_{out}=\lfloor\frac{W_{in}+2\times\text{padding}[1]-\text{dilation}[1]\times(\text{kernel\_size}[1]-1)-1}{\text{stride}[1]}+1\rfloor=\lfloor\frac{256+2\times0-1\times(1-1)-1}{1}+1\rfloor=256$

因此，输出的大小为(256,32,18,256)。