Pytorch中conv2d与其它卷积方法有何本质区别？

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在二维矩阵间进行运算：使用`torch.nn.Conv2d`进行2D卷积操作。具体用法为：`torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)`。该操作对由多个特征平面组成的输入信号执行2D卷积。

在二维矩阵间的运算：

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

对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作。详解

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

在由多个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积，这个操作其实和上面的操作是一样的，只不过这个操作多用于计算一组卷积核对于输入的卷积结果，而上面的那条代码更多的则是用在定义网络中去。详解

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