操作
nn.Conv2d
layer=nn.Conv2d(1,3,kernel_size=3,stride=1,padding=1)#输入是(b,1,28,28),kernel有3个
out=layer.forward(x)# 不推荐使用，
out=layer(x) #用这个可以调用一些hooks函数
F.conv2d
w=torch.rand(16,3,5,5)
b=torch.rand(16)
x=torch.randn(1,3,28,28)
out=F.conv2d(x,w,b,stride=1,padding=1)
池化层
Max pooling
average pooling:不取最大值，取几个数的平均值
操作
layer=nn.MaxPool2d(2,stride=2)#第一个2是window的大小
out=layer(x)
out=F.avg_pool2d(x,2,stride=2)