多通道卷积理解

多通道卷积应用

例如：对于彩色图片有RGB三个通道，需要处理多输入通道的场景。输出特征图往往也会具有多个通道，而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算，所以卷积算子需要具有批量处理多输入和多输出通道数据的功能。

批量操作

• conv2d 常用的参数如下：
  in_channels(int) - 输入图像的通道数。
  out_channels(int) - 卷积核的个数，和输出特征图通道数相同，相当于上文中的C(out)。
  kernel_size(int|list|tuple) - 卷积核大小，可以是整数，比如3，表示卷积核的高和宽均为3 ；或者是两个整数的list，例如[3,2]，表示卷积核的高为3，宽为2。
  stride(int|list|tuple，可选) - 步长大小，可以是整数，默认值为1，表示垂直和水平滑动步幅均为1；或者是两个整数的list，例如[3,2]，表示垂直滑动步幅为3，水平滑动步幅为2。
  padding(int|list|tuple|str，可选) - 填充大小，可以是整数，比如1，表示竖直和水平边界填充大小均为1；或者是两个整数的list，例如[2,1]，表示竖直边界填充大小为2，水平边界填充大小为1。