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您是否在使用Conv2d时遇见问题了呢？

您是否还在以Conv2d(128， 256， 3)的方式简单使用这个最具魅力的layer呢？

想更了解Conv2d么？让我们一起来深入看看它的真容吧，让我们触到它更高端的用法。

在第5节中，我们已经使用了Linear层来构建模型。其来自于torch.nn中

首先，我们先对torch.nn 来个整体的认识。官方链接：

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#

可以看到，在torch.nn下包含了我们模型的概念、一些常用层、损失函数等的定义。我们不一一详细说，只说我们刚开始操作时最经常用到的。今天我们从最常用的2维卷积层说起。

首先还是看官方文档对Conv2d的整体定义：

Conv2d，就是用来实现2d卷积操作的。要使用好这个类，我们先得搞清楚它的输入参数都是些啥？

in_channels —— 输入的channels数

out_cha