nn.Conv1d当kernel-size=1时的应用

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#深度学习 #神经网络 #pytorch

本文介绍了PyTorch中的Conv1d和Conv2d的区别。Conv1d主要用于一维数据，如时间序列分析，它沿着一个维度进行卷积操作。而Conv2d适用于二维数据，如图像处理，它在两个维度上进行卷积。通过实例展示了Conv1d如何保持输入和输出的宽度不变，是理解这两种卷积操作的关键。
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Conv1d和Conv2d的区别

Conv1d的官方文档

重点就是理解Conv1d纵列进行滑动

In [12]: a = torch.randn(20,16,50)

In [13]: a.shape
Out[13]: torch.Size([20, 16, 50])

In [14]: m = torch.nn.Conv1d(16, 33, 1)

In [15]: m(a).shape
Out[15]: torch.Size([20, 33, 50])

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