importtorchimporttorch.nnasnn# 卷积大小为in_channels*kernel_size, 此处也即 4 * 3, 每个卷积核产生一维的输出数据,长度与输入数据的长度和stride有关,根据ouotput可知是3,第二个参数2也就卷积核的数量m = nn.Conv1d(4,2,3, stride=2)# 第一个参数理解为batch的大小,输入是4 * 9格式input= torch.r...
这里的Conv1d中的kernel_size应该是一个整数,或者只有一个元素的元组,kernel_size的参数类型设计为int或者tuple,应该是为了和其他的卷积类如nn.Conv2d等的接口保持一致。
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)input=Variable(input)out=conv1(input)print(out.size()) 输出: 代码语言:javascript ...
二、Conv1d个人见解 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。...
kernel_size Size of the convolving kernel 即卷积核长度 它可以是一个数字也可以是一个tuple(但是conv1d下,tuple是否有意义?) stride Stride of the convolution. Default: 1 卷积核步长 padding Padding added to both sides of the input. Default: 0 ...
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...
nn.Conv2d 进行二维的卷积,一般在图像处理用的十分广泛。 CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 通过和nn.Conv1d的对比可以发现,参数和一维卷积类似 同样举一个简单的例子...
torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,padding_modedilation,groups,bias,) 1.1 基本过程 输入的长度为5:[1,2,-1,1,-3] 卷积核大小为3:[1,0,-1],本质是一组权重值 [aa](https://secure2.wostatic.cn/static/hYV9ZRkAquGUADF9dHQjzq/image.png?auth_key=1722181798...
nn.Conv1d 学习pytorch用于文本分类的时候,用到了一维卷积,花了点时间了解其中的原理,看网上也没有详细解释的博客,所以就记录一下。 Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) ...
torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1,groups=1, bias=True) AI代码助手复制代码 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 ...