如何在pytorch中使用nn.Conv1d-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关如何在pytorch中使用nn.Conv1d，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联建站不只是一家网站建设的网络公司；我们对营销、技术、服务都有自己独特见解，公司采取“创意+综合+营销”一体化的方式为您提供更专业的服务！我们经历的每一步也许不一定是最完美的，但每一步都有值得深思的意义。我们珍视每一份信任，关注我们的网站设计制作、网站设计质量和服务品质，在得到用户满意的同时，也能得到同行业的专业认可，能够为行业创新发展助力。未来将继续专注于技术创新，服务升级，满足企业一站式营销型网站建设需求，让再小的品牌网站制作也能产生价值！

先粘贴一段official guide：nn.conv1d官方

我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。话不多说，先粘代码（菜鸡的自我修养）

class CNN1d(nn.Module):

  def __init__(self):
    super(CNN1d,self).__init__()
    self.layer1 = nn.Sequential(
          nn.Conv1d(1,100,2),
          nn.BatchNorm1d(100),
          nn.ReLU(),
          nn.MaxPool1d(8))
    self.layer2 = nn.Sequential(
          nn.Conv1d(100,50,2),
          nn.BatchNorm1d(50),
          nn.ReLU(),
          nn.MaxPool1d(8))
    self.fc = nn.Linear(300,6)
  def forward(self,x):
    #input.shape:(16,1,425)
    out = self.layer1(x)
    out = out.view(out.size(0),-1)
    out = self.fc(out)
    return out

输入的数据格式是（batch_size,word_vector,sequence_length），我设置的batch=16，特征工程样本是1x425，套用该格式就应该是（16，1，425）。对应nn.Conv1d的in_channels=1，out_channels就是你自己设置的，我选择的是100。

关于如何在pytorch中使用nn.Conv1d就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文标题：如何在pytorch中使用nn.Conv1d-创新互联
新闻来源：http://cdiso.cn/article/ihdes.html