41、深度学习中的序列处理与模型构建

深度学习中的序列处理与模型构建

1. 一维卷积模型

在处理序列数据时，一维卷积模型是一种有效的工具。下面我们将详细介绍一维卷积模型的构建、训练及相关原理。

1.1 数据准备

数据准备步骤与之前的模型类似，但需要对维度进行置换以符合一维卷积的“序列最后”（NFL）形状。以下是具体代码：

train_data = TensorDataset(
    torch.as_tensor(points).float().permute(0, 2, 1),
    torch.as_tensor(directions).view(-1, 1).float()
)
test_data = TensorDataset(
    torch.as_tensor(test_points).float().permute(0, 2, 1),
    torch.as_tensor(test_directions).view(-1, 1).float()
)
train_loader = DataLoader(
    train_data, batch_size=16, shuffle=True
)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=16)

1.2 模型配置

模型结构较为简单，由一个 nn.Conv1d 层、一个ReLU激活函数、一个扁平化层和一个线性层组成。以下是模型配置代码：

tor