<p>二维卷积 </p> 讯享网
输入的大小： or
输出的大小： or
其中，星号表示有效的2D相互关联运算符；N为batch；C表示channel的数量；H W分别为输入的高度和宽度。
–in_channels (int):输入图像中的通道数。例如，RGB3通道彩色图像，灰度为1.
–out_channels (int):卷积核产生的通道数。也就是卷积核的个数，每一个卷积核产生一个输出通道。
–kernel_size (int或tuple):卷积核的大小。单个数值时，即为方形，还可以（3,5），表示宽3高5.
–stride (int或tuple，可选，默认：1):卷积的步幅。
–padding (int, tuple或str，可选，默认：0):填充到‘输入’的所有四个边（一圈）。
–padding_mode(str，可选, 默认值:‘zeros’):``‘zeros’``, ``‘reflect’``, ``‘replicate’`` or ``‘circular’``.
–dilation (int或tuple，可选，默认值：1):内核元素之间的间距，即卷积核的膨胀率。
–groups (int，可选，默认值:1):从输入通道到输出通道的阻塞连接数。
–bias (bool，可选，默认值:true):如果为“True”，则在输出中添加可学习的偏差。
属性：
讯享网weight (Tensor):shape:The values of these weights are sampled from 其中，
讯享网bias (Tensor):shape:(out_channels). If :attr:`bias` is ``True``, then the values of these weights are sampled from 其中，</pre>例子：讯享网
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