网友弹幕：这里是有现成公式的，吴恩达视频说过，如果前后尺寸不变的话，那么padding=（f-1）/2，f是卷积核的尺寸，也就是5，所以padding=(5-1)/2=2
示例self.conv1 = Conv2d(3, 32, 5, padding=2)这行代码中，padding 参数的含义如下：
概念解释
padding 是卷积操作中的一个重要参数，它表示在输入数据的边界周围添加零值像素（零填充）的数量。具体来说，在二维卷积操作中，它决定了在输入数据的高度和宽度方向上，在其边缘添加零元素的数量。
作用和影响
保持输入输出尺寸的稳定性：
当使用卷积层时，卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，如果不使用 padding，输出数据的尺寸通常会比输入数据的尺寸小。这是因为卷积核在边界处无法完全覆盖输入数据的全部范围，导致输出尺寸减小。例如，对于一个输入尺寸为 (height, width) 的图像，使用一个 kernel_size 为 k 的卷积核，在不使用 padding 时，输出的尺寸为 (height - k + 1, width - k + 1)。通过添加 padding，可以在一定程度上控制输出数据的尺寸，避免尺寸过度缩小。在上述代码中，padding=2 表示在输入数据的四周各添加 2 个零值像素。对于输入的图像数据（假设其尺寸为 (batch_size, channels, height, width)），在高度和宽度方向上都添加了 2 个零值像素，这有助于保持输出尺寸相对稳定。控制特征提取范围：
padding 可以影响卷积操作对输入数据边界信息的处理。通过添加 padding，可以使卷积核在处理边界信息时，能够考虑到更多的上下文信息。例如，对于图像的边缘像素，使用 padding 后，卷积核在处理这些像素时会包含更多的相邻像素信息，而不仅仅是内部像素的信息。在 Conv2d(3, 32, 5, padding=2) 中，输入通道数为 3（例如 RGB 图像的三个通道），输出通道数为 32（表示将提取出 32 种不同的特征），卷积核大小为 5×5。使用 padding=2 可以使输出尺寸在某些情况下接近输入尺寸，其计算公式为：
当 stride=1（默认情况下），对于输入尺寸 (batch_size, channels, height, width)，输出尺寸为 (batch_size, 32, height, width)，因为 (height - 5 + 2×2)/1 + 1 = height，(width - 5 + 2×2)/1 + 1 = width。这样可以避免输出尺寸的快速减小，有利于构建更深层次的网络结构，同时保证了对输入数据的更充分利用，尤其是在输入数据尺寸相对较小的情况下。
总之，padding 是卷积操作中控制输入数据边界处理和输出尺寸的重要参数，通过调整 padding 的值，可以灵活地平衡卷积操作的特征提取范围和输出尺寸，为构建有效的卷积神经网络提供了更多的灵活性和可控性。