Conv2d

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, 
    padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')

• in_channels 输入数据通道数
• out_channels 输出数据通道数
• kennel_size 卷积核大小，int或tuple
• stride 步长
• padding 每个维度零填充的数量
• dilation 内核点之间的距离，也称à trous algorithm
• groups 控制inputs与outputs间的连接

• groups=1，所有输入都卷积到输出
• groups=2，并排设置两个conv层，每个层查看一半的输入通道，并生成一半的输出通道，然后将两者连接起来
• groups=in_channels，每个输入通道都有它自己的filter，size为[out_channels/in_channels]