本文介绍了在PyTorch中如何使用torch.nn.functional.conv2d函数来实现自定义卷积核的操作，例如计算图像梯度。通过提供固定的卷积核权重，可以实现特定的预处理步骤，如梯度模糊，并在GPU上加速计算。示例代码展示了如何创建和应用x和y方向的梯度卷积核。
动机：
有时候我们希望对神经网络得到的张量进行特定的卷积操作，如求梯度，求边缘等。
或者，有时我们希望把图像进行预处理操作后输入神经网络，而这个预处理可以用卷积操作实现，如求梯度或高斯滤波。我们希望这个卷积操作在GPU上执行，这样可以加快运行速度。
这就需要我们在pytorch中进行自定义的卷积核卷积。
困难：
在常用的pytorch的卷积操作中，只有卷积核的尺寸和通道信息，且定义的卷积核是可训练的变量，无法实现卷积核订制，且保持不变
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)解决方法：
幸运的是，torch.nn.functional.conv2d 可以实现卷积核订制。
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1,
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