我对CNN和通道的运作方式有些困惑。特别是，为什么这两个实现不相等？输出通道的数量不就是应用的滤波器数量吗？

    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=(3, self.embeds_size))
    self.conv2 = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(3, self.embeds_size)) for f in range(10)])
    ...
    conv1s = self.conv1(x)
    conv2s = [conv(x) for conv in self.conv2]
    conv2s = torch.stack(conv2s, 1).squeeze(2)
    print(torch.equal(conv1s, conv2s))

回答：

检查不同模块的状态字典。除非你在做一些你没有告诉我们的复杂操作，否则PyTorch会随机初始化权重。具体可以尝试这样做：

print(self.conv1.state_dict()["weight"][0])
print(self.conv2[0].state_dict()["weight"][0])

它们会是不同的。