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 ...
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,...
Conv1d类构成 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...
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 ...
输出通道数(out_channels) 卷积核大小(kernel_size) 比如,下面的代码创建了一个输入通道数为2,输出通道数为3,卷积核大小为5的Conv1d实例。 from torch import nn conv1d = nn.Conv1d(2,3,5) 实例创建好后,就可以确认已经初始化好的权重(weight)和偏置(bias)。
Conv1d_layer.weight的形状为(2,2,3),表示需要2个filter(对应out_channels),每个filter覆盖2个channel(对应in_channels), 长度为3。或者可以直接理解为“需要2个形状为(2,3)的filter” 如果nn.Conv1d参数是in_channels=2, out_channels=2, kernel_size=3 和 group=2: Conv1d_layer.weight的形状为(2,1,...
out_channels(int) – 卷积产生的通道数。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 stride(int or tuple, optional) - 卷积步长,可选,默认为1 ...
out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Conv1d()函数就是利用指定大小的一维卷积核对输入的多通道一维输入信号进行一维卷积操作的卷积层。 最简单的情况下,对于输入大小为 ...
// 可以理解为特征的维度in_channels – Numberofchannelsinthe input image//输出的通道数,可以理解为卷积核的数量out_channels – Numberofchannels produced by the convolution// 卷积核的大小,只需要指定卷积方向的大小(因为是一维的)kernel_size – Sizeofthe convolving kernel ...