conv1 = nn.Conv1d(in_channels=256,out_channels=100,kernel_size=1)input= torch.randn(32,35,256)# batch_size x text_len x embedding_size -> batch_size x embedding_size x text_leninput=input.permute(0,2,1) out = conv1(input)print(out.size()) torch.Size([32, 100, 35]) 参考:...
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。...
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...
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...
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...
Conv1d 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 ...
【Pytorch】nn.Linear,nn.Conv nn.Linear nn.Conv1d 当nn.Conv1d的kernel_size=1时,效果与nn.Linear相同,不过输入数据格式不同: importtorch defcount_parameters(model): """Count the number of parameters in a model."""...