nn.Conv2d()是卷积层，里面常用的参数有四个，in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding
in_channels表示的是输入卷积层的图片厚度
out_channels表示的是要输出的厚度
kernel_size表示的是卷积核的大小，可以用一个数字表示长宽相等的卷积核，比如kernel_size=3，也可以用不同的数字表示长宽不同的卷积核，比如kernel_size=(3, 2) stride表示卷积核滑动的步长
padding表示的是在图片周围填充0的多少，padding=0表示不填充，padding=1四周都填充1维
