PyTorch入门学习（七）：卷积操作
卷积操作在深度学习中扮演着重要的角色，特别是在图像处理任务中。下面将介绍如何在PyTorch中执行二维卷积操作以及卷积操作的核心概念。
什么是二维卷积？
二维卷积是一种用于处理图像数据的操作。它通过卷积核（也称为过滤器）在输入图像上滑动，提取特征信息，用于识别图像中的不同模式和结构。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.conv2d函数执行二维卷积操作。
示例代码
下面是一个简单的二维卷积操作的示例代码：
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义输入数据
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]])
# 定义卷积核
kernel = torch.tensor([[1,2,1],
[0,1,0],
[2,1,0]])
# 重新定义尺寸以满足要求
input = torch.reshape(input, (1, 1, 5, 5)) # 形状要求：(minibatch, in_channels, iH, iW)
kernel = torch.reshape(kernel, (1, 1, 3, 3)) # 形状要求：(out_channels, in_channels/groups, kH, kW)
print(input.shape)
print(kernel.shape)
# 执行卷积操作
output = F.conv2d(input, kernel, stride=1)
print(output)
output2 = F.conv2d(input, kernel, stride=2)
print(output2)
output3 = F.conv2d(input, kernel, stride=1, padding=1)
print(output3)
参考资料：
视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】