torch.nn.Conv2d

Convolution 연산을 위한 Layer
( Convolution: input의 특징을 뽑아 feature map을 만드는 역할 )

Conv1d: 1차원 배열 data에 사용 (Text-CNN에서 많이 사용)
Conv2d: 2차원 배열 data에 사용 (이미지 분류에서 많이 사용)
Conv3d: 여러 입력 평면으로 구성된 input에 적용

사용법

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,
		stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1,
        	bias=True, padding_mode='zeros', 
            	device=None, dtype=None)

in_channels: 입력 채널 수 ( 흑백 이미지 = 1 / RGB 이미지 = 3 )
out_channels: 출력 채널 수
kernel_size: 커널 사이즈 (int or tuple)
stride: stride(몇 칸씩 이동할지) 사이즈 (int or tuple, 기본 값 = 1)
padding: padding 사이즈 (int or tuple, 기본 값 = 0)