土堆说卷积操作（可选看）
卷积神经网络中Padding和Stride的概念，Padding用于解决图像边缘信息丢失问题，保持输出矩阵尺寸；Stride则影响卷积的步进，改变输出大小。通过调整这两者，可以控制卷积层的输出特性。
这节来讲解卷积层 ：Convolution Layers
先进入pytorch官方网站地址：torch.nn --- PyTorch 1.8.1 documentation
主要讲解 nn.Conve2d ，pytorch官方网站地址：Conv2d --- PyTorch 1.8.1 documentation
torch.nn 和 torch.nn.functional 的区别：前者是后者的封装，更利于使用
点击 torch.nn.functional - Convolution functions - conv2d 查看参数
stride（步进）
可以是单个数，或元组（sH,sW） --- 控制横向步进和纵向步进
卷积操作
卷积操作介绍
当 stride = 2 时，横向和纵向都是2，输出是一个2×2的矩阵
卷积操作实战
要求输入的维度 & reshape函数
- input：尺寸要求是batch，几个通道，高，宽（4个参数）
- weight：尺寸要求是输出，in_channels（groups一般为1），高，宽（4个参数）
使用 torch.reshape 函数，将输入改变为要求输入的维度
实现上图代码
import torch
import torch.nn.functional as F
input =torch.tensor([[1,2,0,3,1],
[0,1,2,3,1],
[1,2,1,0,0],
[5,2,3,1,1],
[2,1,0,1,1]]) #将二维矩阵转为tensor数据类型
# 卷积核kernel
kernel = torch.tensor([[1,2,1],
[0,1,0],
[2,1,0]])
# 尺寸只有高和宽，不符合要求
print(input.shape) #5×5
print(kernel.shape) #3×3
# 尺寸变换为四个数字
input = torch.reshape(input,(1,1,5,5)) #通道数为1，batch大小为1
kernel = torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))
print(input.shape)
print(kernel.shape)
output = F.conv2d(input,kernel,stride=1) # .conv2d(input:Tensor, weight:Tensor, stride)
print(output)
输出结果为：
当将步进 stride 改为 2 时：
output2 = F.conv2d(input,kernel,stride=2)
print(output2)
padding（填充）
在输入图像左右两边进行填充，决定填充有多大。可以为一个数或一个元组（分别指定高和宽，即纵向和横向每次填充的大小）。默认情况下不进行填充
padding=1：将输入图像左右上下两边都拓展一个像素，空的地方默认为0
代码实现：
output3 = F.conv2d(input,kernel,stride=1,padding=1)
print(output3)
d(input,kernel,stride=1,padding=1)
print(output3)
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