在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)
在二维矩阵间的运算：
classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)
对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作。详解
torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1)
在由多个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积，这个操作其实和上面的操作是一样的，只不过这个操作多用于计算一组卷积核对于输入的卷积结果，而上面的那条代码更多的则是用在定义网络中去。详解
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