如何在pytorch中将CNN模型更改为宽卷积？

我正在学习CNN，我想通过pytorch改变CNN的宽卷积模型，谁能帮忙

self.conv23 = nn.Conv2d(Ci, len(Ks) * Co, (3, Co), padding=1)

Traceback (most recent call last):
  File "E:/workspace/pycharmworkspace/cnn-text-classification-pytorch-update/main.py", line 137, in <module>
    train.train(train_iter, dev_iter, cnn, args)
  File "E:\workspace\pycharmworkspace\cnn-text-classification-pytorch-update\train.py", line 40, in train
    logit = model(feature)
  File "C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 206, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "E:\workspace\pycharmworkspace\cnn-text-classification-pytorch-update\model.py", line 206, in forward
    x21 = self.conv(x11, self.conv23)  #(N,Co)
  File "E:\workspace\pycharmworkspace\cnn-text-classification-pytorch-update\model.py", line 91, in conv
    x = F.relu(conv(x)).squeeze(3)  # (N,Co,W)
  File "C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 206, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 237, in forward
    self.padding, self.dilation, self.groups)
  File "C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 43, in conv2d
    return f(input, weight, bias)
RuntimeError: kernel size should be greater than zero, but got kT: 3 kH: 200 kW: 0 at d:\downloads\pytorch-master-1\torch\lib\thnn\generic/VolumetricConvolutionMM.c:23

self.conv23=nn.Conv2d（Ci，len（Ks）*Co，（3，Co），padding=1）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“E:/workspace/pycharmworkspace/cnn文本分类pytorch update/main.py”，第137行，在
火车，火车（国际热核试验堆，国际热核试验堆，cnn，args）
文件“E:\workspace\pycharmworkspace\cnn文本分类pytorch update\train.py”，第40行，在train中
logit=模型（特征）
文件“C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site packages\torch\nn\modules\module.py”，第206行，在调用中__
结果=自我转发（*输入，**kwargs）
文件“E:\workspace\pycharmworkspace\cnn文本分类pytorch update\model.py”，第206行，向前
x21=self.conv（x11，self.conv23）#（N，Co）
文件“E:\workspace\pycharmworkspace\cnn文本分类pytorch update\model.py”，第91行，conv中
x=F.relu（conv（x））。挤压（3）#（N，Co，W）
文件“C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site packages\torch\nn\modules\module.py”，第206行，在调用中__
结果=自我转发（*输入，**kwargs）
文件“C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site packages\torch\nn\modules\conv.py”，第237行，向前
自填充、自膨胀、自组）
文件“C:\Users\bamtercelboo\Anaconda3\lib\site packages\torch\nn\functional.py”，第43行，conv2d
返回f（输入、重量、偏差）
运行时错误：内核大小应大于零，但在d:\downloads\pytorch-master-1\torch\lib\thnn\generic/VolumetricConvolutionMM.c:23处获得了kT:3 kH:200 kW:0

我认为您可能需要调整Conv2D层中的groups参数