nn.conv2d 形成几个卷积核

在 nn.conv2d 中，有多少个卷积核是由输入和输出的通道数量所决定的。具体来说，如果输入的数据是一个形状为 (batch_size, in_channels, height, width) 的张量，输出的数据是一个形状为 (batch_size, out_channels, out_height, out_width) 的张量，那么卷积核的数量就是 in_channels*out_channels。

举个例子，如果输入的数据有 3 个通道、输出的数据有 8 个通道，那么每个卷积核的形状就是 3×3（假设卷积核的大小为 3×3），相应地就会有 3×8=24 个卷积核。当然，在训练过程中，每个卷积核的权重都是需要不断更新的，所以最终的卷积核数量会随着训练的进行而改变。

不过，需要注意的是，并不是所有的卷积层都需要指定输出通道数 out_channels。有些卷积层（例如 nn.ConvTranspose2d）是可以自动根据输入数据的形状推断出输出的形状（例如卷积核数量）的，这时候就只需要指定输入通道数 in_channels 即可。