如何在cnn中获得输入和输出频道?

我特别关注这里的AlexNet架构: https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/alexnet.py

我对他们如何获得输入和输出通道感到困惑。根据我对Alexnet的阅读,我不知道他们在哪里 输出通道=64 从(作为第二个参数到 Conv2d 函数)。即使 二百五十六 平均分为2个GPU 一百二十八 而不是 六十四 。根据我的假设,3的输入通道最初表示颜色通道。但是,其他的输入和输出通道对我也没有意义。

有谁能解释一下输入和输出通道是什么吗?

类AlexNet(nn.模块):

def __init__(self, num_classes=1000):
    super(AlexNet, self).__init__()
    self.features = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), #why 64?
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),

)