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 ...
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...
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,...
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,...
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,...
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) 举一个简单的例子,输入的尺寸为(N,Cin,L),输出的尺寸为(N,Cout,Lout),相应的表达式为: ...
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 ...
in_channels 这个很好理解,就是输入的四维张量[N, C, H, W]中的C了,即输入张量的channels数。这个形参是确定权重等可学习参数的shape所必需的。 out_channels 也很好理解,即期望的四维输出张量的channels数,不再多说。 kernel_size 卷积核的大小,一般我们会使用5x5、3x3这种左右两个数相同的卷积核,因此这种情...
理解nn.Conv1d涉及输入[33,35,256]，代表批次大小(bs)、序列长度(seq_len)和嵌入维度(embed)。这里in_channels等于256，若设out_channels为100，输出尺寸将变为[bs, 100, seq_len-kernel_size+1]。输入需调整维度至[bs, embed, seq_len]，因卷积核在末维操作。当out_channels设定为100，表示需...