pytorch conv2d 引数の考え方

Question

modelの引数の考え方がイメージできません。

自作のデータを使ってpytorchを使ってCNNを行おうとしています。

入力データは以下の通りです。
torch.Size([32, 7, 100, 11])
batch=32
奥行=7
画像サイズH=100
画像サイズW=11

この場合、cov2dの引数はどのように決めていけば良いのでしょうか？

自分のコード

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=7, out_channels=14, kernel_size=3,stride=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(14)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=14, out_channels=28, kernel_size=3,stride=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(28)
        self.conv3 = nn.Conv2d(28, 56, 1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(56)
        self.conv4 = nn.Conv2d(56, 28, 2)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(28)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(2)
        self.avgpool1 = nn.AvgPool2d([5,1])
        self.avgpool2 = nn.AvgPool2d([4,2])
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120,84)
        self.fc3 = nn.Linear(84,10)

入力のチャンネルが７なので、最初のconv2dにはin_channels=7とし、out_channelsはネットで見本にしたコードが入力の２倍の数値にしていたのでそのまま使いました、、。公式見てもいまいちイメージが浮かびません。
考え方など教えていただけるとありがたいです。