二维卷积nn.Conv2d

二维卷积nn.Conv2d
一般来说，二维卷积nn.Conv2d用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积。
定义

class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

代码示例
假设现有大小为32 x 32的图片样本，输入样本的channels为1，该图片可能属于10个类中的某一类。CNN框架定义如下：

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        nn.Model.__init__(self)
 
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)  # 输入通道数为1，输出通道数为6
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)  # 输入通道数为6，输出通道数为16
        self.fc1 = nn.Linear(5 * 5 * 16, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self,x):
        # 输入x -> conv1 -> relu -> 2x2窗口的最大池化
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        # 输入x -> conv2 -> relu -> 2x2窗口的最大池化
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        # view函数将张量x变形成一维向量形式，总特征数不变，为全连接层做准备
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

注意
1.在PyTorch中，池化操作默认的stride大小与卷积核的大小一致；
2.如果池化核的大小为一个方阵，则仅需要指明一个数，即kernel_size参数为常数n，表示池化核大小为n x n。

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