conv2d函数中dilation参数：int or tuple

如图，摘自ERFNet中，在很多Net中都会出现dilation是tuple的情况：

nn.Conv2d(chann, chann, (1,3), stride=1, padding=(0,1*dilated), bias=True, dilation = (1, dilated))

在conv文件中指出，dilation可以是int或者tuple，所以dilation可能出现，dilation=2或dilation=（2，1）等情况：

dilation (int or tuple, optional): Spacing between kernel elements. Default: 1

根据conv.py文件可以看出，dilation，扩张操作：控制kernel点（卷积核点）的间距

"""
attr:`dilation` controls the spacing between the kernel points; also known as the à trous algorithm.It is harder to describe, but this `link`_ has a nice visualization of what :attr:`dilation` does.The parameters :attr:`kernel_size`, :attr:`stride`, :attr:`padding`, :attr:`dilation` can either be:- a single ``int`` -- in which case the same value is used for the height and width dimensions- a ``tuple`` of two ints -- in which case, the first `int` is used for the height dimension, and the second `int` for the width dimension
"""

即对于kernel_size，stride，padding，dilation这四个参数而言，下面的描述都成立：

一个单一的int的情况下，相同的值被用于高度和宽度维度
一个两个int的`tuple'--在这种情况下，第一个`int'用于高度维度，第二个`int'用于宽度维度

所以，这段代码表示，当dilation=2时，padding=（0，2），dilation=（1，2），图示为：

nn.Conv2d(chann, chann, (1,3), stride=1, padding=(0,1*dilated), bias=True, dilation = (1, dilated))

嗯自己的理解是这样的

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