Creando la red generadora convolucional

la función forward dentro de la clase ResidualBlock se escribio dentro de la funcion init, aunque no lo marca como error supongo que dará problemas en el futuro.
Saludos

Aporte, ¿cómo saber las dimensiones del tensor de salida en una capa de convoluciones?

Si tenemos K filtros de dimensión (N*N) y los aplicamos a una imagen gris de dimensión (W, H, 1) con P de padding y S de stride, entonces las dimensiones en la salida serán:

import torch.nn as nn 
import torch.nn.functional as F 

class ResidualBlock(nn.Module):
  def __init__(self, in_features):
    super(ResidualBlock, self).__init__() 
    conv_block = [ nn.ReflectionPad2(1),
                   nn.conv2d(in_features, in_features,3),
                   nn.instanceNorm2d(in_features),
                   nn.ReLU(True),
                   nn.ReflectionPad2d(1),
                   nn.Conv2d(in_features, in_features,3)
                   nn.InstanceNorm2d(in_features)
                  ] 
     self.conv_block = nn.Sequential(*conv_block)
     def forward(self,x):
       return self.conv_block(x) + x 

class Generator(nn.Module):
  def __init__(self, imput_nc output_nc, n_residul_blocks=9):
    super(Genertor,self).__init__()

    model = [ nn.RefectionPad2d(3),
              nn.Conv2d(input_nc, 64, F),
              nn.InstanceNorm2d(64),
              nn.ReLU(True)
             ]
    in_feactures = 64 
    out_fectures = in_feactures * 2 

    for _ in range(2):
      model += [ nn.Conv2d(in_feactures, out_fectures),3 stride=2,padding=1,
                 nn.InstanceNorm2d(out_fectures),
                 nn.ReLU(True)
                ]
      in_feactures = out_fectures
      out_fectures = in_feactures*2 ```