本文来自《老饼讲解-BP神经网络》www.bbbdata.com/
卷积计算是CNN中最基本的计算，它是卷积层最重要的组成部分，
下面讲讲CNN的卷积计算过程是什么样的，包括基础卷积计算、多通道卷积计算以及pytorch中的卷积计算。
一、 CNN的基础卷积计算
卷积层是卷积神经网络中最基础的层，基础卷积的计算就是通过一个卷积核对输入进行卷积计算
1.1.一个例子了解CNN的卷积计算是什么
要了解什么是CNN的卷积基础计算，直接通过一个例子来算一算，就一清二楚。 一个卷积计算结果示例如下：
下面详细讲讲上面的卷积结果的具体计算过程：
卷积层中的卷积核就是一个矩阵，直观来看它就是一个窗口，卷积窗口一般为正方形，即长宽一致， 卷积运算通过从左到右，从上往下移动卷积核窗口，将窗口覆盖的每一小块输入进行加权，作为输出
1.2.卷积层的生物意义
卷积核在生物上的意义就相当于动物的眼睛(接受器)，
卷积核的大小就相当于眼睛的视野范围(接受野)，卷积核的权重就相当于眼睛每一处的接收权重 由于视野有限，所以需要通过逐步移动来查看所有内容，其中眼睛移动的步幅就是卷积的步幅
二、卷积的拓展：多输入通道与多输出通道
2.1.多输入通道卷积
卷积计算支持多通道的输入，当输入为k个通道的时，卷积核为3维矩阵，第3维与输入通道保持一致
2.2.多输出通道卷积
卷积计算也支持多通道输出，需要输出多少个通道，就使用多少个卷积核就可以了
三、卷积的实现
3.1.pytorch实现卷积计算-例子
pytorch中使用torch.nn.Conv2d函数来实现卷积的计算 以上述卷积为例，在pytorch中可以如下实现：
python
import torch
X = torch.tensor([[[[1,3,1,2],[2,6,8,5],[4,2,1,0]]]], dtype=torch.float32) # 输入数据
c = torch.nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(2,2),bias = False) # 初始化卷积类
c.weight.data =torch.tensor([[[[1,2],[2,0]]]], dtype=torch.float32) # 设置权重
out = c(X) # 对输入进行卷积计算
#-------------打印结果-----------------------
print('输入数据:',X)
print('卷积核:',c.weight.data)
print('卷积结果:',out)运行结果如下：
3.2.Conv2d函数的使用方法
Conv2d函数的完整入参如下：
python
torch.nn.Conv2d(in_channels
,out_channels
,kernel_size
,stride = 1
,padding = 0
,dilation = 1
,groups = 1
,bias = True
,padding_mode = 'zeros'
,device = None
,dtype = None)各个参数的解释如下：
python
in_channels (int) :图象的通道数，也就是决定卷积核的通道数
out_channels (int) :卷积输出的通道数，也就是用多少个卷积核
kernel_size (int/tuple):卷积核的大小，输入5指5*5的卷积核，输入(3,4)指3*4的卷积核
stride (int/tuple):卷积核的步距
padding(int/tuple/str):边缘填充的象素数,5指上下左右都补充5个象素,(3,4)代表上下补充3象素，左右补3象素
padding_mode (str) :象素填充的方式,可选择项- 'zeros', 'reflect', 'replicate','circular'
dilation(int/tuple):"扩张卷积"的专用参数-扩张率,控制kernel各点之间的间隔数量
groups(int):Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1
bias(bool):是否对卷积结果添加偏置*详细可进一步查看 《Conv2d的官方说明》
相关链接：
《老饼讲解-神经网络》：老饼讲解-深度学习-通俗易懂