pytorch的conv1d与conv2d在使用时应注意的地方

最新推荐文章于 2024-04-17 09:56:16 发布
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本文详细解析了PyTorch中一维和二维卷积的使用方法，强调了输入数据的正确格式对于实现卷积操作的重要性。对于一维卷积，输入数据应为(Batch_size,input_channel,size)，而二维卷积则需(Batch_size,input_channel,W,H)格式。

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pytorch进行一维卷积时可以使用torch.nn.Conv1d(input_channel,output_channel,kernel_size)
公式没有什么注意的,主要是在输入的时候，输入的数据维度必须是(Batch_size,input_channel,size)这种形式，即输入数据的特征通道数必须在第2个位置，这样做的原因和一维卷积的方式有关，即conv1d只沿着最后一个维度进行移动卷积。

在进行二维卷积时，torch.nn.Conv2d(input_channel,output_channel,kernel_size),要求输入数据的形式为(Batch_size,input_channel,W,H)。
这在使用时必须加以注意。

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参考资料： pytorch中文文档http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 转载于:https://www.cnblogs.com/pythonClub/p/10416628.html
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