Keras中Conv1D和Convolution1D的区别

最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布
阅读量6.3k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： Keras Conv1D Convolution1D
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34840129/article/details/86565210
本文解析了在Keras中使用Conv1D与Convolution1D的不同，指出这种变化主要是由于Keras版本升级导致的。在Keras2.0之前，使用的是ConvolutionND，而在2.0及以后的版本中，被更改为Conv1D，以提高API的一致性和易用性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

keras中的conv1d详解
m0_54740856的博客
12-27 1370
keras中的1D CNN
Keras中的Conv1D
qq_36763031的博客
08-14 1万+
Conv1D keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regulari
Conv1d、Conv2d和Conv3d
最新发布
weixin_44012667的博客
05-29 588
维度输入数据形状卷积核移动方向典型场景1D(B, C, L)序列方向（长度）文本、时间序列、音频2D高度和宽度图像处理3D深度、高度、宽度视频、三维医学成像。
基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明
09-16
主要介绍了基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）
热门推荐
u011734144的专栏
11-14 5万+
一维卷积一般用于处理文本，所以输入一般是一段长文本，就是词的列表 函数定义如下： tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True,...
1D Convolution with CUDA
ruilinruirui
09-21 205
1D Convolution Write a CUDA program to do the following:// n can be any integer > 0. convolve(float* a, float* b, float* c, int n) { for(int i = 0; i < 2*n-1; ++i) c[i] = 0f; for(int i =...
Keras Convolution1D与Convolution2D区别说明
12-17
总结来说，Keras的Convolution1D和Convolution2D主要区别在于它们处理的数据类型和卷积核的维度。Convolution1D适合处理一维序列数据，如文本，而Convolution2D则适用于二维图像数据。正确选择和配置这些层对于构建...
keras | 一维序列- conv1d卷积的使用
东南风的博客
01-06 2万+
keras中Conv1D从哪里导入？ from keras.layers import * Conv1D的输入维度是怎样的？ 一般来说，输入数据如果是7500x128列的二维表形式的话，需要加入一个空间维度，如下 X = np.expand_dims(X, axis=2) #表示是是增加的维度是在第三个维度上 # reshape (569, 30) to (569, 30, 1) ...
Conv1D和Conv2D的区别【一维卷积实际上和二维卷积是一样的，只不过一维卷积的卷积核的第二个维度必须等于输入数据的第二个维度（embed_dim），所以只需在长度维指定卷积核一维度的size】
u013250861的博客
06-16 879
上述例子为例，实际上和二维卷积是一样的，只不过卷积核的第二个维度必须等于输入数据的第二个维度，所以只需要指定卷积核一个维度的size。卷积核直接就把宽度占满了，所以只能往下走，只有一个维度，所以叫做Conv1D。，那么就是这个卷积核在二维图上游走。来自于input_shape。对于二维卷积，输入是。
keras中Convolution1D的使用
weixin_34132768的博客
03-07 1756
这篇文章主要说明两个东西，一个是Convolution1D的介绍，另一个是model.summary()的使用。 首先我先说下model.summary()，此方法可以打印出模型的信息，读者可以查看每层输出内容。 接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的 keras.layers.convolut...
keras中的Convolution1D
Bebr的博客
01-20 2812
这篇文章主要说明两个东西，一个是Convolution1D的介绍，另一个是model.summary()的使用。 首先我先说下model.summary()，此方法可以打印出模型的信息，读者可以查看每层输出内容。 接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的 1 keras....
卷积时Convolution1D和Convolution2D的不同
01-06
Convolution1D的示例代码 # apply a convolution 1d of length 3 to a sequence with 10 timesteps, # with 64 output filters model = Sequential() model.add(Convolution1D(64, 3, border_mode='same', input_shape=(10, 32))) # now model.output_shape == (None, 10, 64) # add a new conv1d on top model.add(Convolution1
Keras实现简单的Convolution1D
weixin_44109874的博客
07-04 968
from keras.models import Sequential from keras.layers import Convolution1D,Activation,Dense,Flatten from keras import optimizers import numpy as np import pandas as pd ###build model### model = Sequ...
Convolution1D与Convolution2D区别
weixin_34125592的博客
03-01 444
以下是Convolution1D的例子： # apply a convolution 1d of length 3 to a sequence with 10 timesteps, # with 64 output filters model = Sequential() model.add(Convolution1D(64, 3, border_mode='same', input_shape...
将 Convolution1D 用于文本分类Keras的python源码DIY
dongbao520的博客
09-16 331
将 Convolution1D 用于文本分类。 2个轮次后达到 0.89 的测试精度。 在 Intel i5 2.4Ghz CPU 上每轮次 90秒。 在 Tesla K40 GPU 上每轮次 10秒。 参考文档:https://keras-zh.readthedocs.io/examples/imdb_cnn/ 代码如下： from __future__ import print_function from keras.preprocessing import sequence from keras.mo
convolution1D 2D
dashan8608的博客
09-04 1406
  conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None) """Computes a 2-D convolution given 4-D `input` and `filter` tensors.""" 给定4维...
keras的Convolution1D参数简单整理
Pang_Yue__Fairy的博客
12-01 4775
对于keras里的Convolution1D的参数的简单理解
keras中1D的逐点卷积
03-30
在Keras中，可以使用`Conv1D`层来实现1D逐点卷积。`Conv1D`层接受一个一维输入张量和一个卷积核张量，并输出一个一维张量。下面是一个使用`Conv1D`层进行1D逐点卷积的示例代码： ```python from keras.models ...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值