1. torch.nn.Conv2d

初始化模型：conv = torch.nn.Conv2d(1, 3, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

第一个参数：表示输入的通道数
第二个参数：表示输出的通道数
第三个参数：表示卷积核大小
第四个参数：表示步幅长度
第五个参数：是否需要padding

调用模型：out = conv(x)

x是一个四维的tensor：第一维表示图片数量，第二维是通道数（这里一定要跟conv的通道数一致），三四维分别表示图片的宽高
输入也可以将图片reshape成一个一维，conv会自适应的进行计算（将卷积核也reshape成一维）