PyTorch中nn.Conv2d的out_channels参数含义及设置疑问

• 单通道输入（如黑白图像，in_channels=1）：当设置out_channels=8时，确实会输出8张不同的特征图。每个输出通道对应一个独立的、尺寸为1×kernel_size×kernel_size的可学习卷积核，每个核和输入单通道做卷积运算，各自生成一张特征图，8个核就对应8张输出特征图。

• 三通道输入（如RGB图像，in_channels=3）：当设置out_channels=8时，最终输出是8张特征图，不是24张。这里每个输出通道对应的是一个尺寸为3×kernel_size×kernel_size的卷积核（通道数和输入通道数一致），这个核会分别和输入的红、绿、蓝三个通道做卷积，再把三个通道的卷积结果相加，得到一张融合了三通道信息的特征图。8个这样的核就生成8张输出特征图，每张都整合了输入三个通道的特征。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bang Juan