张量中指定卷积核为[[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]与输入张量（1，16，208，208）的深度卷积代码pytorch

import torch.nn as nn

# 定义卷积核
kernel = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])

# 定义深度卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)

# 将卷积核赋值给深度卷积层的权重
conv_layer.weight = nn.Parameter(kernel.float().unsqueeze(0).unsqueeze(0).repeat(16, 1, 1, 1))

# 定义输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 16, 208, 208)

# 进行深度卷积操作
output_tensor = conv_layer(input_tensor)

print(output_tensor.shape) # 输出 (1, 16, 208, 208)