在PyTorch中使用Conv2D时，填充还是扩张优先发生？

在PyTorch中使用Conv2D时，填充和扩张的优先发生顺序是填充优先发生。

Conv2D是PyTorch中用于二维卷积操作的函数。在进行卷积操作时，填充（padding）和扩张（dilation）是两个常用的参数。

填充是指在输入的二维特征图周围添加额外的像素，以便在卷积过程中保持特征图的尺寸不变或者减小。填充可以在卷积操作前或者卷积操作后进行。在PyTorch中，填充操作可以通过设置Conv2D函数的padding参数来实现。

扩张是指在卷积核内部添加额外的零值元素，以增加卷积核的感受野（receptive field）。扩张可以增加卷积操作的感受野，从而更好地捕捉输入特征图中的空间信息。在PyTorch中，扩张操作可以通过设置Conv2D函数的dilation参数来实现。

在PyTorch中，填充和扩张的优先发生顺序是填充优先发生。也就是说，填充操作会在扩张操作之前进行。这意味着在进行卷积操作时，首先会对输入特征图进行填充，然后再应用扩张操作。

填充和扩张的具体数值可以根据具体的需求进行调整。填充和扩张的选择会影响卷积操作的输出尺寸和感受野大小，因此需要根据具体的任务和数据特点进行调整。

对于PyTorch中的Conv2D函数，可以参考腾讯云的PyTorch产品文档来了解更多详细信息和使用示例：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18313

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