1.1 Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 1.1.1 参数解释 in_channels:输入向量特征维度 out_channels:输入向量经过Conv1d后的特征维度,out_channels等于几,就有几个卷积的kernel. kernel_size:卷积核大小 stride:步长 padding:输入向量的...
importtorch.nnasnnclassDoubleConv(nn.Module):"""(convolution => [BN] => ReLU) * 2"""def__init__(self,in_channels,out_channels):super().__init__()self.double_conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=0),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inpl...
out_channels=8,kernel_size=3,stride=2)# out_width = (32-3)/2+1 = 29/2+1 = 15self.enc2=nn.Conv2d(in_channels=8,out_channels=16,kernel_size=3,stride=2)self.enc3=nn.Flatten(start_dim=1)self.enc4=nn.Linear(7*7*16,d)# ...
1. 输入通道数(in_channels):表示输入张量的通道数,即输入特征图的深度。 2. 输出通道数(out_channels):表示输出张量的通道数,即卷积核的数量或者说卷积层的深度。 3. 卷积核大小(kernel_size):表示卷积核的大小,通常为一个整数或者一个元组,其中元组的两个元素表示卷积核在高维和宽维上的大小。 4. 步长(...
in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 kerner_size(intortuple) - 卷积核的大小 stride(intortuple,optional) - 卷积步长 padding(intortuple,optional) - 输入的每一条边补充padding= kernel - 1 - padding,即(kernel_size - 1)/2个0的层数,所以补充完高宽都增加...
in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 kerner_size(int or tuple) - 卷积核的大小 stride(int or tuple,optional) - 卷积步长,即要将输入扩大的倍数。 padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数,高宽都增加2*padding"""Linear函数的解释如下...
in_channels(int):输入数据的通道数,图片通常为3out_channels(int):输出数据的通道数,也是卷积核的个数kernel_size(intortuple):卷积核大小,传入int表示正方形,传入tuple代表高和宽stride(intortuple,optional):卷积操作的步长,传入int代表横向和纵向步长相同,默认为1padding(int,tupleorstr,optional):填充厚度,传入...
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,...
一维卷积层,输入的尺度是(N, C_in,L_in),输出尺度( N,C_out,L_out)的计算方式: N为批次,C_in即为in_channels,即一批内输入一维数据个数,L_in是是一维数据基数 shape: 输入: (N,C_in,L_in) 输出: (N,C_out,L_out) 输入输出的计算方式: ...
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...