pytorch中nn.Conv1d的用法詳解
更新時(shí)間：2019年12月31日 11:13:57 作者：好運(yùn)帶來喜和愛
今天小編就為大家分享一篇pytorch中nn.Conv1d的用法詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
先粘貼一段official guide：nn.conv1d官方
我一開始被in_channels、out_channels卡住了很久，結(jié)果發(fā)現(xiàn)就和conv2d是一毛一樣的。話不多說，先粘代碼（菜雞的自我修養(yǎng)）
class CNN1d(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN1d,self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(1,100,2),
nn.BatchNorm1d(100),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(8))
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(100,50,2),
nn.BatchNorm1d(50),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(8))
self.fc = nn.Linear(300,6)
def forward(self,x):
#input.shape:(16,1,425)
out = self.layer1(x)
out = out.view(out.size(0),-1)
out = self.fc(out)
return out
輸入的數(shù)據(jù)格式是（batch_size,word_vector,sequence_length），我設(shè)置的batch=16，特征工程樣本是1x425，套用該格式就應(yīng)該是（16，1，425）。對應(yīng)nn.Conv1d的in_channels=1，out_channels就是你自己設(shè)置的，我選擇的是100。
因?yàn)槲易龅氖欠诸悎鼍?，所以做完兩次一維卷積后還要加上一個線性層。
以上這篇pytorch中nn.Conv1d的用法詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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