nn.Conv3d

用法：

torch.nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')

Shape:

 

 

计算公式：

 

 参数：

bigotimes: 表示二维的相关系数计算 

stride: 控制相关系数的计算步长 dilation: 用于控制内核点之间的距离，详细描述在这里 

groups: 控制输入和输出之间的连接： group=1，输出是所有的输入的卷积；

group=2，此时相当于有并排的两个卷积层，每个卷积层计算输入通道的一半，并且产生的输出是输出通道的一半，随后将这两个输出连接起来。

参数kernel_size，stride，padding，dilation可以是一个int的数据 - 卷积height和width值相同，也可以是一个有三个int数据的tuple数组，tuple的第一维度表示depth的数值，tuple的第二维度表示height的数值，tuple的第三维度表示width

 

输出后的大小计算公式：