卷积神经网络基础 二维互相关运算* 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和以和二维核数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常成为卷积和或滤波器（filter），卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素 import torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape