1. 简介
Pytorch是一个基于Python语言的科学计算包，主要针对两类人群： 作为NumPy的替代品，在GPU上实现了更快更强大的运算； 作为一个强大的深度学习框架，提供了大量的接口使得开发者可以方便地构建各种神经网络模型。 Pytorch在使用上有相当高的可读性，可以使用动态图，而且支持多种操作系统，如Windows、Linux和MacOS等，在机器学习和深度学习中得到了广泛的应用。本文将重点提及Pytorch中卷积的相关知识。
2. Pytorch中的卷积
卷积（Convolution），是深度学习中常用的一种线性算法，是一种处理图像、信号的有效方式，其基本思想是将一个数字序列作为滤波器（即卷积核），在另一个序列上进行滑动操作，得到一个新的数字序列（即特征映射）。在Pytorch中，卷积这一运算是通过使用Conv2d类实现的。
2.1 Input Shape
Input Shape指输入的张量形状。在Pytorch中，卷积运算支持的张量形状有两种：一种是包含单个样本的张量，另一种是包含多个样本的张量。
对于包含单个样本的张量，其形状为以下四种之一：
# 输入形状为(1,3,4,4)
input_tensor = torch.randn((1, 3, 4, 4))
# 输入形状为(1,3,4,4)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 4, 4)
# 输入形状为(1,3,4,4)
input_tensor = torch.randn([1, 3, 4, 4])
# 输入形状为(1,3,4,4)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 4, 4, dtype=torch.float)
其中，(1,3,4,4)表示输入的张量的维度，具体解释为：
1：代表样本的数量
3：代表通道数（即输入张量的深度）
4：代表输入张量的高度
4：代表输入张量的宽度
而对于包含多个样本的张量，其形状为以下四种之一：
# 输入形状为(4,3,4,4)
input_tensor = torch.randn((4, 3, 4, 4))
# 输入形状为(4,3,4,4)
input_tensor = torch.randn(4, 3, 4, 4)
# 输入形状为(4,3,4,4)
input_tensor = torch.randn([4, 3, 4, 4])
# 输入形状为(4,3,4,4)
input_tensor = torch.randn(4, 3, 4, 4, dtype=torch.float)
其中，(4,3,4,4)表示输入的张量的维度，具体解释为：
4：代表样本的数量
3：代表通道数（即输入张量的深度）
4：代表输入张量的高度
4：代表输入张量的宽度
2.2 卷积核
卷积运算的实现是通过使用卷积核（Convolution Kernel）来进行的。卷积核通常是一个二维的数字矩阵，可以从输入通道中抓取相应的信息，然后生成更多的通道（即卷积后的特征图）。在Pytorch中，我们可以通过使用Conv2d类来构建卷积层。Conv2d类主要包括以下几个参数：
in_channels：输入张量的通道数
out_channels：输出张量的通道数
kernel_size：卷积核的大小
stride：卷积步幅
padding：是否在输入的边界上增加0
下面是一个使用Conv2d类实现的简单的卷积层的例子：
import torch.nn as nn
# 定义卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
其中，in_channels=3表示输入张量有三个通道，out_channels=6表示输出张量有六个通道，kernel_size=5表示卷积核大小为5x5，stride=1表示步长为1，padding=2表示在输入的边缘处填充了两个0。我们可以通过查看该卷积层的参数来验证以上五个参数是否正确设置：
print(conv_layer.weight.shape)
print(conv_layer.bias.shape)
输出结果如下：
torch.Size([6, 3, 5, 5])
torch.Size([6])
可以看出，权重和偏置张量的形状都符合预期，即权重张量的大小为6x3x5x5，偏置张量的大小为6。
2.3 卷积过程
卷积过程是指将输入张量与卷积核进行卷积运算，得到输出张量的过程。在Pytorch中，我们可以通过调用Conv2d类的forward()方法来进行卷积运算。其运算过程如下：
将输入张量传入卷积层中
将卷积核应用到输入张量的所有位置上
对于每个卷积区域，对应位置上的输入数字和卷积核数字进行乘法运算
将卷积区域内的所有乘积结果相加，得到卷积后的输出数字
下面是一个简单的卷积运算的例子：
import torch.nn.functional as F
# 定义输入张量
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 定义卷积核
conv = nn.Conv2d(3, 10, kernel_size=5)
# 将输入张量传入卷积层中
output = conv(input)
# 使用ReLU激活函数
output = F.relu(output)
该程序由三部分组成：首先定义一个3通道的输入张量，输入大小为32x32；然后定义一个卷积核，包含10个输出通道，卷积核大小为5x5；最后将输入张量送入卷积层中，进行卷积操作。卷积后的输出张量也包含10个通道，大小同输入张量，最后使用ReLU激活函数进行非线性变换。
3. 结论
在本文中，我们讨论了Pytorch卷积中的Input Shape用法。首先，我们介绍了Pytorch中卷积的基本知识，包括卷积的概念和构建卷积层的讲解。接着，我们阐述了关于输入张量的形状（Input Shape）的相关知识。最后，我们通过一个代码示例，演示了如何使用Pytorch进行卷积运算，并进行相应的处理。掌握了这些知识，读者在Pytorch实现深度学习项目时，可以更加熟练地运用卷积层进行图像处理、分类等任务。