Conv1D kernel_size=2,虽然是2个单词的宽度,但在运算时是用(2,8)的卷积核的。 Conv2D kernel_size=(2, 8),(2, 8)的卷积核。 输出数据的形状对比 Conv1D (batch, new_steps, filters), 1个卷积核对文本卷积后输出列向量的行数(当然由于卷积核只可以向下移动,因此得到的是1个列向量),有多少个卷积核...
self.conv = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=2, bias=False) self.init_weights() def forward(self, x): return self.conv(x) def init_weights(self): self.conv.weight[0,0,0] = 2. self.conv.weight[0,0,1] = 2. in_x = torch.tensor([[[1,2,3,4,5,6]...
conv1=nn.Conv1d(in_channels=256,out_channels=100,kernel_size=2) input=torch.randn(32,35,256) # batch_size x text_len x embedding_size -> batch_size x embedding_size x text_len input=input.permute(0,2,1) out=conv1(input) print(out.size()) 这里32为batch_size,35为句子最大长度,...
Conv1D kernel_size=2 虽然是2个单词的宽度,但在运算是使用(2,8)的卷积核的 Conv2D kernel_size=(2,8) 输出数据的形状对比 Conv1D(batch,new_steps,filters) 1个卷积核对文本卷积后输出列向量的行数(由于只能向下纵向卷积,因此得到的是一个列向量) 有多少个卷积核filters就有多少个列向量。 Conv2D(batch,...
print(conv_out.size()) # torch.Size([4, 2, 9]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 输出结果的形状中4,2都比较好理解,9则是根据如下公式计算出的: 对应的参数带入即可计算出。在本例中padding=0,dilation=1,kernel_size=1,stride=1....
下边首先看一个简单的一维卷积的例子(batchsize是1,也只有一个kernel): 输入: 一个长度为35的序列,序列中的每个元素有256维特征,故输入可以看作(35,256) 卷积核: size = (k,) , (k = 2) 这幅图只说明了只有一个数据的情况,如果将数据打包成batch,可以用代码表示如下: ...
conv1 = nn.Conv1d(in_channels=256,out_channels=100,kernel_size=2) input = torch.randn(32,35,256) # batch_size x text_len x embedding_size -> batch_size x embedding_size x text_len input = input.permute(0,2,1) out = conv1(input) ...
Conv1d() in_channels(int) – 输入信号的通道。即为词向量的维度。2维RGB图像卷积中,为3。 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(也就是卷积核的数量) kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸,卷积核的大小为(k,),第二
pytorch中conv1d操作 conv1 = nn.Conv1d(in_channels=4, out_channels=2, kernel_size=2)nn.init.constant(conv1.weight, 1)nn.init.constant(conv1.bias, 0)input = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4).float()print(input)# batch_size x max_sent_len x embedding_size -> batch_size x ...
在卷积核方面，Conv1D使用kernel_size=2的卷积核，这意味着它在宽度上使用两个单词宽度的核进行操作。而Conv2D的kernel_size则为(2, 8)，这表示在宽度和高度上都进行了卷积操作，其中(2, 8)代表了在文本的宽度和高度上的核大小。输出数据的形状对比显示，Conv1D的输出为(batch, new_steps, filters...