摘要：本文介绍了卷积神经网络中的核心运算——互相关运算（cross-correlation），阐述了其与数学卷积的区别，并展示了二维互相关运算的PyTorch实现。详细讲解了卷积层的构建方法，包括参数初始化、多通道输入输出处理、1×1卷积的特殊作用，以及汇聚层的最大池化和平均池化操作。最后以LeNet为例，展示了完整的CNN实现流程，包括网络架构定义、训练过程、GPU加速和性能评估。文章通过代码示