pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法，有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight，而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的，此时可以使用torch.nn.functional.conv2d简称F.conv2d

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)
F.conv2d可以自己输入且也必须要求自己输入卷积权值weight和偏置bias。因此，构建自己想要的卷积核参数，再输入F.conv2d即可。下面是一个用F.conv2d构建卷积层的例子，这里为了网络模型需要写成了一个类：
 
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(16, 1, 5, 5))  # 自定义的权值
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(16))    # 自定义的偏置
    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        out = F.conv2d(x, self.weight, self.bias, stride=1, padding=0)
        return out
 
值得注意的是，pytorch中各层需要训练的权重的数据类型设为nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。parameter的require_grad默认设置为true，而Varaible默认设置为False。
                    pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法，有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight，而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的，此时可以使用torch.nn.functional.conv2d简称F.conv2dtorch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, di...
class BiFPN(nn.Module):
  def __init__(self, fpn_sizes):
  self.w1 = nn.Parameter(torch.rand(1))
  print(no---------------------------------------------------,self.w1.data, self.w1.grad)
下面这个例子说明中间变量可能没有梯度，但是最终变量有梯度：
cy1 cd都有梯度
import torch
xP=torch.Tensor([[ 
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯...
                    首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width] 
我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是： 
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, gr
				
在做一些模型分析的时候可能需要将卷积核内的参数定制化(eg：全为1)，此时就没办法直接使用模型中定义好的卷积了，需要将其数据给修改下方能使用，但是其输入输出通道以及卷积核大小需要留用，在此就可以单独的将 卷积的 weight/bias 进行从新赋值即可：
在给 conv.weight/bais.data 赋值的时候，其类型必须是 Tensor
维度必须符合卷积核的尺寸，即
conv.weight :  dim=(in_dim, out_dim, kerneal_size)
conv.bias  
    for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()):
      if i < 16:
        para.requires_grad = False
      else:
        para.requires_grad = True
    # Solver.
    # self._solver = torch.optim.SGD(
    #   self._net.parameters(), lr=self._options['base_lr'],
    #   m
				
PyTorch是一种常见的机器学习框架，它具有良好的GPU加速功能和易于使用的API，很受研究者和开发者的喜爱。在神经网络中，卷积是一种重要的操作，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。最近，有许多开发者开始尝试使用PyTorch中的自定义函数实现卷积操作，以替代PyTorch中自带的卷积函数。
替换卷积的一大优势在于能够有效提高模型的性能。使用自定义函数可以更加灵活地定义卷积的计算方式，从而适应更多的应用场景。此外，许多研究者认为使用自定义函数能够更好地理解卷积操作，更好地应对各种复杂问题。使用PyTorch进行卷积操作还可以避免使用第三方库的问题，降低对其他库的依赖。
当然，PyTorch中自带的卷积函数也有其优势，例如速度更快、可移植性更好、更易于使用等。不同的应用场景中，可以选择不同的卷积方式。
总的来说，PyTorch替换卷积可以带来更好的灵活性和性能，但需要根据具体的应用场景和需求，选择不同的实现方式。