1. Pytorch代码
对于卷积里，pytorch代码非常简单，看 Conv2d PyTorch 1.10.0 非常足够！但我也想对其中的部分进行更多一点的解释
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in_channels (int) – 输入图片 / 特征的通道数
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out_channels (int) – 输出特征的通道数
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kernel_size (int or tuple) – 卷积核的大小 (比如 int：3，代表 size 3 × 3)
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stride (int or tuple, optional) – 上一篇文章中，卷积核的每一步的移动步长 （默认是1）
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bias (bool, optional) – 可学习偏执，如果是Ture，则在最后的输出特征每个通道的每个元素加上这个偏执项。( 默认：True)
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groups (int, optional) – 分组，(默认: 1) 详解请看 卷积 – 3. 分组卷积 详解
上述的参数都是易懂的，且很好理解的，我重点介绍和解释下面的几个参数：
– padding (int, tuple or str, optional) : 在讲这个参数之前，首先要明确和解决的几个问题是
1. 为什么会存在padding？答：如下图当stride是2的时候，此时卷积核对应的像素值已经为null了，所以要在null处补值。
2. padding是在卷积前补还是之后补？补充的值是什么？
padding是在卷积前面补充，默认是0。例如：当padding = 1, 则在卷积前的特征上下左右均补1行0，当padding = (1, 2) 则在上下补1行0，左右补2行0。可以通过torch.nn.Functional.pad来补非0的值。
2. 输出特征计算
输出的特征计算，是通过上面的几个参数得到的，具体的计算公式可以看官网，下面贴出来：
我们通过代码来展示一下：假设我们input 为(6, 3, 100, 200) , in_channel = 3, out_channels = 16, kernel_size = 3， padding = 1, stride = (2, 1) 那我们最后通过程序得到的输出：
经验算，是符合上面公式的！好的，今天讲解就到这里，有问题就留言！下课！
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