最近在学习Paddle，使用过程中有了些许的理解，所以把这部分内容记录下来，分享给大家，如果有问题也可以留言一起探讨~
进入正文部分，Paddle下Conv2d这个API的使用说明，首先来看一下Conv2d的声明部分：
paddle.fluid.dygraph.Conv2D(num_channels, num_filters, filter_size, \
stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, \
bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, dtype='float32')主要参数如下：
- num_channels：输入的通道数，这个没什么好讲的；
- num_filters：卷积核的数目，也就是输出的通道数，这里torch是out_channels，而TF则是filters，各不相同，各位同学使用的时候要注意下；
- filter_size：卷积核的大小，可以是int或者是tuple，int就是卷积核长和宽一致，而tuple则是两个int组成，第一个表示卷积核的长，第二个表示卷积核的宽，这里，TF和torch保持了一致，都是kernel_size，不知道paddle为什么这样子设计；
- stride：步长，卷积核的步长，和torch一样，TF是复数形式strides；
- padding：填充大小，
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