如何在python中实现卷积层？

Question

我正在尝试在python中创建一个自定义卷积层，它将使用3x3内核。我要尝试的是采用3x3内核，并将其沿32x32图像移动，在此我将像素值与内核之间的点积取值。

我所做的是创建两个嵌套的for循环，在其中我不断从图像中切出3x3的区域，然后使用torch.matmul和torch.sum来过滤跨度= 1的像素值。

for i in range((x.shape[0]-3) + 1):
    for j in range((x.shape[1]-3) + 1):             
        x_out[i][j] = torch.sum(torch.matmul(kernel, x[i:i+3, j:j+3]))

x的形状为torch.size(32, 32)，x_out的形状为torch.size(30,30)。内核是3x3张量。

问题是使用嵌套的for循环。如果我在神经网络中运行它，它将太慢。为了提高速度，我需要弄清楚如何在没有for循环的情况下执行此操作。那我该怎么办呢？