在二維矩陣間的運算：

class torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)

對由多個特徵平面組成的輸入訊號進行2D的卷積操作。詳解

torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,groups=1)

在由多個輸入平面組成的輸入影象上應用2D卷積，這個操作其實和上面的操作是一樣的，只不過這個操作多用於計算一組卷積核對於輸入的卷積結果，而上面的那條程式碼更多的則是用在定義網路中去。詳解

以上這篇在Pytorch中計算卷積方法的區別詳解(conv2d的區別)就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。