in_channels(int) – 输入信号的通道。在文本分类中,即为词向量的维度 out_channels(int) – 卷积产生的通道。有多少个out_channels,就需要多少个1维卷积 kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸,卷积核的大小为(k,),第二个维度是由in_channels来决定的,所以实际上卷积大小为kernel_size*in_channels str...
classtorch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 参数: in_channels(int) -输入图像中的通道数 out_channels(int) -卷积产生的通道数 kernel_size(int或者tuple) -卷积核的大小 ...
group会把输入的channel分成几个group,具体来讲in_channels, out_channels 和 group 的关系如下: 假设我们有一个channel为2的1d输入: Conv1d_layer是一个nn.Conv1d的实例。那么如果nn.Conv1d参数设置为in_chann…
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)in_channels(int) – 输入信号的通道。在文本分类中,即为词向量的维度 out_channels(int) – 卷积产生的通道。有多少个out_channels,就需要多少个1维卷积 kerner_size(int or tuple...
in_channels(int)—输入数据的通道数。在文本分类中,即为句子中单个词的词向量的维度。(word_vector_num) out_channels(int)—输出数据的通道数。设置 N 个输出通道数,就有 N 个1维卷积核。(new word_vector_num) kernel_size(int or tuple)—卷积核的长度,1维卷积中卷积核的实际大小维度是(in_channels,...
Conv1d层的参数包含输入通道数、输出通道数、卷积核大小和步长。下面详细介绍每个参数的含义和作用。 输入通道数(in_channels):表示输入数据的通道数。对于一维数据,输入数据的形状为[batch_size, in_channels, length]。 输出通道数(out_channels):表示输出的通道数,即卷积核的个数。一般情况下,输出通道数越多,...
nn.Conv1d首先根据Pytorch官方文档的介绍,Applies a 1D convolution over an input signal composed of several input planes;通俗来说,就是进行一维的卷积。 CLASS torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels…
groups (int, optional) – Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1,控制输入和输出之间的连接。 in_channels 和 out_channels 都必须能被组整除。通常我们用不到。 bias (bool, optional) – If True, adds a learnable bias to the output. Default: True ...
Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True) filters:卷积核的数目(即输出的维度) kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple,卷积核的空域或时域窗长度 strides:整数或由单个整数构成的list/tuple,为卷积的步长。任何不为1的strides均为任何不为1的dila...
Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 变量: ~Conv1d.weight(Tensor) -从可学习的权重参数派生的打包张量。 ~Conv1d.scale(Tensor) -输出比例的标量 ~Conv1d.zero_point(Tensor) -...