到目前为止，我了解的是对于尺寸为N x A x B x C的3D阵列（这里N是批处理大小，因此我将忽略它）。
Conv2d的{{1}}函数将A作为in_channel。
但是我有不同的情况。我正在使用3D nifti图像，并使用torch.nn函数将其加载，然后将其转换为numpy数组，最后使用nibabel.load将其转换为张量。
因此，在我的情况下，图像的尺寸为torch.from_numpy。在这里，高度=宽度= 512，深度=50。但是，如果我使用512 x 512 x 50函数，则假定 in_channels 值为512，因为它是第一维，但不是。那么如何使用conv2d函数并告诉它in_channel值是三维？