torch.ops.torchvision.deform_conv2d默认参数

`torch.ops.torchvision.deform_conv2d` 的默认参数如下：

def deform_conv2d(
    input,
    offset,
    weight,
    bias=None,
    stride=1,
    padding=0,
    dilation=1,
    groups=1,
    deform_groups=1,
    im2col_step=64,
):
    # 函数实现

参数含义如下：

- `input`：输入张量。形状为 `(batch_size, in_channels, height, width)`。
- `offset`：偏移量张量。形状为 `(batch_size, deform_groups * 2 * kernel_size[0] * kernel_size[1], out_height, out_width)`。其中，`deform_groups` 表示分组卷积的数量，`kernel_size` 表示卷积核的大小，`out_height` 和 `out_width` 分别表示输出特征图的高度和宽度。
- `weight`：卷积核张量。形状为 `(out_channels, in_channels // groups, kernel_size[0], kernel_size[1])`。
- `bias`：偏置张量。形状为 `(out_channels,)`。默认值为 `None`，表示不使用偏置。
- `stride`：卷积的步幅。可以是一个整数或者是一个元组，例如 `(stride_h, stride_w)`。默认值为 `1`。
- `padding`：输入张量的填充大小。可以是一个整数或者是一个元组，例如 `(pad_h, pad_w)`。默认值为 `0`。
- `dilation`：卷积核的膨胀率。可以是一个整数或者是一个元组，例如 `(dilation_h, dilation_w)`。默认值为 `1`。
- `groups`：输入通道和输出通道之间的分组数。默认值为 `1`，表示不分组卷积。
- `deform_groups`：偏移量张量的分组数量。默认值为 `1`。
- `im2col_step`：im2col 操作的步长。默认值为 `64`，表示每次处理 `64` 个输入通道。