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

输入的 tensor 大小为 (256, 2, 36, 256)，其中：

- 256 表示 batch size，即一次输入的样本数为 256；
- 2 表示输入的通道数为 2；
- 36 表示输入的高度为 36；
- 256 表示输入的宽度为 256。

卷积核大小为 (3, 1)，通道数为 2，输出通道数为 32，padding 为 (1, 0)，即在第一个维度上填充 1，第二个维度上不填充。

根据卷积层计算公式，输出 tensor 的大小为：

- 高度：$H_{out}=\lfloor\frac{H_{in}+2\times \operatorname{padding}[0]-\operatorname{dilation}[0]\times(\operatorname{kernel\_size}[0]-1)-1}{\operatorname{stride}[0]}+1=\lfloor\frac{36+2\times 1-1\times(3-1)-1}{1}+1\rfloor=36$
- 宽度：$W_{out}=\lfloor\frac{W_{in}+2\times \operatorname{padding}[1]-\operatorname{dilation}[1]\times(\operatorname{kernel\_size}[1]-1)-1}{\operatorname{stride}[1]}+1=\lfloor\frac{256+2\times 0-1\times(1-1)-1}{1}+1\rfloor=256$
- 通道数：$C_{out}=32$

因此，输出的 tensor 大小为 (256, 32, 36, 256)。