输入张量 （batch_size，input_channels，h，w）
batch_size为批量大小
input_channels为输入的feature map的通道数
h为张量的高
w为张量的宽
卷积层为 ： nn.Conv2d(input_channels, output_channels, kernel_size=(k_h, k_w), padding=(p_h, p_w), stride=(s_h, s_w))
input_channels:经过卷积核的输入通道数
output_channels：经过卷积核的输出通道数
k_h：卷积核的高
k_w:卷积核的宽
p_h：padding对于输入的高的填充，填充后输入的高变为h + 2*k_h
p_w: padding对于输入的宽的填充，填充后输入的宽变为w + 2*k_w
stride_h : 垂直方向上的步幅 stride_w : 水平方向上的步幅 经过此卷积核后获得的输出为： 通道数：output_channels 高： （ 原来输入的高h + 上下两边填充增加的行数 2*k_h +垂直方向上的步幅stride_h ） / 垂直方向上的步幅stride_h 宽： （ 原来输入的宽w +左右两边填充增加的列数 2*k_w +水平方向上的步幅stride_w ） / 水平方向上的步幅stride_w 此页面的语言为法语 翻译为中文（简体）- 中文（简体）
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