torch.nn.conv2d（）设置参数之后怎么送入输入

在使用torch.nn.conv2d进行卷积操作之前，需要先定义一个输入张量，并将其送入卷积层。具体步骤如下：

1. 定义输入张量：假设输入张量的形状为(batch_size, in_channels, input_height, input_width)，可以使用torch.Tensor()创建一个张量，或者使用其他可用的张量类型（例如torch.FloatTensor()）。

2. 将输入张量送入卷积层：通过调用定义好的卷积层对象，传入输入张量作为参数，即可完成卷积操作。例如：

   import torch.nn as nn
   
   # 定义卷积层
   conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
   
   # 定义输入张量
   input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
   
   # 进行卷积操作
   output_tensor = conv(input_tensor)

这里的input_tensor是一个形状为(1, 3, 224, 224)的张量，表示一张尺寸为224x224、通道数为3的RGB图像。将其传入卷积层对象conv，可以得到一个形状为(1, 64, 224, 224)的输出张量output_tensor，表示经过卷积操作后得到的特征图。