zhan12445的博客

本文详细介绍了PyTorch中二维卷积(nn.Conv2d)的实现过程。卷积操作通过定义多个卷积块完成，每个块包含inChannel个卷积核，总共有inChannel * outChannel个核。输入图像的每个通道与对应卷积核进行卷积运算，生成中间结果块，再通过通道相加（类似把多页纸压缩为一页）和通道堆叠（将多页合并成书）的操作，最终输出outChannel个特征图。该方法通过kernel_size、stride、padding等参数控制卷积的具体行为，是实现卷积神经网络的关键基础操作。