一. torch.nn模块
1.1 卷积层
卷积操作：输入卷积核，将周围几个像素的取值经过计算得到一个像素值
torch.nn.Conv1d() #在输入信号上应用1D卷积
torch.nn.Conv2d() #在输入信号上应用2D卷积
torch.nn.Conv3d() #在输入信号上应用3D卷积
torch.nn.ConvTranspose1d() #在输入信号上应用1D转置卷积
torch.nn.ConvTranspose2d() #在输入信号上应用2D转置卷积
torch.nn.ConvTranspose3d() #在输入信号上应用3D转置卷积
torch.nn.Conv2d(
in_channels= #整数，输入图像的通道数
,out_channels= #整数，经过卷积运算后，输出特征映射的数量
,kernel_size= #整数或数组，卷积核的大小
,stride=1 #整数或数组(正数)，卷积的步长
,padding=0 #整数或数组(正数)，在输入两边进行0的填充
,dilation=1 # 整数或数组(正数)，卷积核元素之间的步幅，可调整空洞卷积的空洞大小
,groups=1 #整数(正数)，从输入通道到输出通道的阻塞连接数
,bias=True #布尔值(正数)，True则添加偏置
)
