在pytorch中能够将bchw平均分为四份使得每一份的c为之前的四分之一将四个子特征图存入一个list列表中每个都经过一个conv之后再concat起来的操作有哪些其中哪些可以参与学习和反向传播似的loss数值更小。

操作步骤：

1. 使用torch.chunk将bchw tensor分为四份，其中dim=1即c维度上进行分割，分成四份后，每一份的c为之前的四分之一。

2. 将四个子特征图存入一个list列表中。

3. 对每个子特征图进行卷积操作，可以使用torch.nn.Conv2d或torch.nn.functional.conv2d函数。

4. 将四个卷积后的特征图使用torch.cat函数进行拼接。

其中，卷积操作可以参与学习和反向传播，因为卷积层中的权重和偏置会被更新，而torch.chunk和torch.cat操作是固定的，不需要参与学习和反向传播。

因此，卷积操作可以参与计算loss数值，而torch.chunk和torch.cat不会影响loss数值。