About PyTorch Conv1d

最新推荐文章于 2025-07-12 10:51:38 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Acelerator_thu/article/details/129568563
本文介绍了在研究Bioinfo课题时，如何使用Pointnet框架中的Conv1d模块。通过PyTorch官方文档，作者深入理解了Conv1d的工作原理，并提供了可视化帮助理解。欢迎读者指正交流。

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Pytorch学习
大数据、机器学习、模式识别、数据挖掘、智慧医疗的博客
09-11 780
pytorch学习与理解
Pytorch笔记
LanderXX的博客
03-27 654
Pytorch Notebook 由于使用emacs-org编辑，为方便暂且使用了英文
Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法（Windows已解决）
热门推荐
yyywxk的博客
02-07 6万+
最近Mamba有关的论文引起了众多人的关注，虽然Mamba论文自身被ICLR 2024拒稿，但是其衍生的模型层出不穷，诸如和等。；）时，发现按照他们给的安装方法安装时会遇到非常多的bug，主要集中在和mamba-ssm上，原因都是问题，特此记录。
pytorch 卷积层
浩瀚之水的专栏
09-05 1093
在中，是透过两个函数 f 和 g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与经过翻转和平移的 g 的乘积函数所围成的曲边梯形的面积。函数f,g是定义域上的，两者的卷积记作f*g，即：例如：两个方波的卷积。
基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结
Abendon的专栏
08-14 1745
（一篇有用的笔记，转载下） 这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略，以及经验（其实并没有什么经验）等，白菜一枚。 Demo Site:  ...
PyTorch 相关函数详解
あずにゃん梓喵的博客
08-22 1925
PyTorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 1.torch.div() 1.div_(value)：div()的in-place运算形式 2.torch.div(input, value, out=None) 1.将input逐元素除以标量值value，并返回结果到输出张量out。 即 out=tensor/va...
PyTorch QAT（量化感知训练）实践——基础篇
Enjoy Coding
07-25 7169
本文介绍了int8量化和QAT的原理，并基于PyTorch介绍了提供的PTQ和QAT的方法。
pytorch第四课
WXnana的博客
07-07 516
** 情感分析 ** 学习目标 学习和训练文本分类模型 学习torchtext的基本使用方法 BucketIterator 学习torch.nn的一些基本模型 Conv2d 在这份notebook中，我们会用PyTorch模型和TorchText再来做情感分析(检测一段文字的情感是正面的还是负面的)。我们会使用IMDb 数据集，即电影评论。 模型从简单到复杂，我们会依次构建： Word Averaging模型 RNN/LSTM模型 CNN模型 ** 准备数据 ** TorchText中的一个重要概念是Fie
torchvision 中的 deform_conv2d
yiran103的专栏
07-07 4234
如 DCNv1 和 DCNv2 论文所述，DeformConv 相比常规卷积的参数量和计算量增加不多，但对网络的提升很大。 然而，DeformConv 的计算模式并不利于高效实现，给网络带来的开销比纸面数值大： 常规卷积可以采用 Implicit GEMM 的形式，非常高效； DeformConv 需要离散访存和插值，增加了 IO 量和内存占用。 在 Torchvision 以及其他框架中，DeformConv2d 采用 Explicit GEMM 的方式实现。具体步骤为： deformable_im
pytorch文本分类_pytorch中的cnns进行文本分类
weixin_26720549的博客
09-02 2570
pytorch文本分类“Deep Learning is more than adding layers”“深度学习不仅仅是增加层次”The objective of this blog is to develop a step by step text classifier by implementing convolutional neural networks. So, this blog ...
pytorch tutorial : A 60 Minute Blitz
mumei_eli的博客
09-21 554
文章目录前言TensorAutoGrad 自动求导机制AutoGrad in TensorNeural NetworksLoss FunctionBackpropThings about data 前言 pytorch用了一段时间，后来又不用了，所以重新捡起pytorch再学一遍，资料还是来自官方教程A 60 Minute Blitz，最基础的资料，本文是基于该资料的一些总结和概括。 Tensor...
pytorch-文本情感分类
weixin_42479155的博客
02-25 6163
文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。 同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内...
PyTorch(2)：搭建神经网络
qq_40326280的博客
01-06 223
PyTorch(2)：搭建神经网络 主要内容是通过Pytorch进行简单神经网络的搭建。 关系拟合（回归） Regression import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1，1，100)，dim=1) # x data (tensor)，shape=(100，1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.ra
Pytorch-IMDB电影评论情感分析
每天起床第一句要给自己打个气
10-05 8770
原文链接: http://chenhao.space/post/a5b86241.html Pytorch-情感分析 第一步：导入IMDB电影数据集，只有训练集和测试集 import torch from torchtext import data SEED = 1234 torch.manual_seed(SEED) # 为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(...
人工智能的基石：TensorFlow与PyTorch在图像识别和NLP中的应用
weixin_56334307的博客
07-09 533
TensorFlow和PyTorch是当前两大主流深度学习框架，广泛应用于图像识别和自然语言处理（NLP）领域。本文通过代码示例对比了两者在图像识别中的实现方式，如使用CNN进行手写数字识别，并介绍了NLP中基于Transformer的预训练模型应用。TensorFlow适合大规模生产环境，而PyTorch更受研究人员青睐。两者都提供了丰富的工具库，支持从基础模型到前沿技术的开发需求，为AI应用提供了强大支持。（150字）
pytorch常用API
weixin_45971154的博客
07-09 348
一、torch.tensor()和torch.from_numpy()二、将tensor对象转换为numpy对象。五、Tensor数值运算相关API。三、随机数相关API。
pytorch 神经网络
2401_87862479的博客
07-10 1515
我们要学习的(Deep Learning)是神经网络的一个子领域，主要关注更深层次的神经网络结构，也就是所以，我们需要先搞清楚什么是神经网络！
深度学习中的常见损失函数详解及PyTorch实现
wyy202206174248的博客
07-10 595
损失函数（Loss Function）是深度学习中至关重要的组成部分，它衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是模型优化的目标。本文将详细介绍线性回归损失函数（MAE、MSE）、CrossEntropyLoss和BCELoss的原理、特点及PyTorch实现。线性回归问题通常使用MAE（平均绝对误差）和MSE（均方误差）作为损失函数。MAE（Mean Absolute Error）计算预测值与真实值之间绝对差值的平均值。公式： 特点：对异常值不敏感梯度恒定，不利于梯度下降优化PyTorch实现： 1.
PyTorch的计算图是什么？为什么绘图前要detach?
最新发布
硅基创想家的博客
07-12 342
PyTorch的计算图机制是自动求导的核心。计算图作为有向无环图记录张量运算关系，支持反向传播梯度计算，但会占用内存并影响非训练操作。使用.detach()可创建不参与梯度计算的新张量，解决内存占用、NumPy转换和意外梯度累积等问题。替代方法包括torch.no_grad()上下文管理器和.cpu()处理GPU张量。合理管理计算图是优化深度学习训练效率的关键。
pytorch conv1d
07-29
PyTorch中的Conv1d是一种一维卷积操作。它可以用于处理一维的输入数据，例如时间序列数据或文本数据。Conv1d的定义如下：`torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)`\[2\]。 其中，`in_channels`表示输入的通道数，`out_channels`表示输出的通道数，`kernel_size`表示卷积核的大小，`stride`表示卷积的步长，`padding`表示在输入的两侧填充的大小，`dilation`表示卷积核的扩张率，`groups`表示分组卷积的组数，`bias`表示是否使用偏置项。 例如，如果我们有一个大小为`(20, 16, 50)`的输入张量，其中20表示batch的大小，16表示输入的通道数，50表示输入的长度。我们可以定义一个Conv1d层，将输入的通道数从16变为33，并使用大小为3的卷积核和步长为2进行卷积操作。最后得到的输出张量的大小为`(20, 33, 24)`\[1\]。 另外，我们还可以通过例子2来理解Conv1d的使用。在这个例子中，我们有一个大小为`(1, 4, 9)`的输入张量，其中1表示batch的大小，4表示输入的通道数，9表示输入的长度。我们定义了一个Conv1d层，将输入的通道数从4变为2，并使用大小为3的卷积核和步长为2进行卷积操作。最后得到的输出张量的大小为`(1, 2, 4)`\[3\]。 总结来说，Conv1d是PyTorch中用于一维卷积操作的类，可以通过设置不同的参数来实现对输入数据的卷积操作，并得到相应的输出张量。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pytorch之nn.Conv1d详解](https://blog.youkuaiyun.com/qimo601/article/details/125834066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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