【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用

阅读之前应该先了解基础的CNN网络的逻辑

conv2d的作用

是PyTorch中用于执行二维卷积操作的函数。它的作用是对输入数据进行二维卷积操作，通常用于图像处理和深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型。

conv2d的使用

我们先查看一下官方文档

• input用于存放输入
• weight用于存放卷积核
• bias为偏置
• stride用于记录步长，默认为1，代表每次卷积计算后移动的步数
• padding用于对外边框进行填充，默认为0

首先导入包

import torch            # 用于创建tensor形式的input与kernel
import torch.nn.functional as F     # 用于完成卷积操作

然后创建torch类型的input与kernel

# 输入
input = torch.tensor([[1