pytorch--cnn的理解

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 2,2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(1, 5, 2,1)
 
    def forward(self, x):
       x = F.relu(self.conv1(x))
       return F.relu(self.conv2(x))

这是一个简单的且不完整的卷积神经网络，在这里我想记录一下nn.Conv2d几个参数的含义，第一个参数是图像的维度（RGB图像是三维，灰度图像是一维），第二个参数是filter的个数，即输出的图像个数，第三个参数是指kernel_size，第四个是指padding