參考鏈接: https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867 https://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7220111.html 這里只做理解,不放官方文檔。 1.nn.Conv1d ...
用法: Shape: 計算公式: 參數: bigotimes: 表示二維的相關系數計算 stride: 控制相關系數的計算步長dilation: 用於控制內核點之間的距離,詳細描述在這里 groups: 控制輸入和輸出之間的連接:group ,輸出是所有的輸入的卷積 group ,此時相當於有並排的兩個卷積層,每個卷積層計算輸入通道的一半,並且產生的輸出是輸出通道的一半,隨后將這兩個輸出連接起來。 ...
2020-03-19 16:15 2 685 推薦指數:
參考鏈接: https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867 https://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7220111.html 這里只做理解,不放官方文檔。 1.nn.Conv1d ...
一、conv1d 在NLP領域,甚至圖像處理的時候,我們可能會用到一維卷積(conv1d)。所謂的一維卷積可以看作是二維卷積(conv2d)的簡化,二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向上進行滑窗操作,對應位置進行相乘並求和;而一維卷積則是只在width或者說height方向 ...
轉自:https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867,感謝分享 pytorch之nn.Conv1d詳解 ...
先看一下CLASS有哪些參數: 可以對輸入的張量進行 2D 卷積。 in_channels: 輸入圖片的 channel 數。 out_channels: 輸出圖片的 channel 數。 kernel_size: 卷積核的大小。 stride: 滑動的步長 ...
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) :輸入信號的通道。在文本 ...
Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二維卷積方法,相對應的還有一維卷積方法nn.Conv1d,常用於文本數據的處理,而nn.Conv2d一般用於二維圖像。 先看一下接口定義: class torch.nn.Conv2d(in_channels ...