2025年conv1d函数（conv_m函数）

科技前沿 • 2025-06-08 16:28 • 阅读 38

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

torch.nn.ConvTranspose1d 是 PyTorch 中用于定义一维转置卷积层的类，它可以将一维的输入张量进行转置卷积操作，得到一个更大的输出张量。

torch.nn.ConvTranspose1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) 的参数含义如下：

in_channels：输入张量的通道数。
out_channels：输出张量的通道数。
kernel_size：卷积核的大小。
stride：卷积核在空间维度上的步长。
padding：输入张量四周补充的零填充数。
output_padding：输出张量的大小增加的数量。
groups：输入和输出通道之间的连接方式。
bias：是否使用偏置项。
dilation：卷积核中各个元素之间的间隔。

使用 torch.nn.ConvTranspose1d 可以实现转置卷积操作，例如：

import torch # 定义输入张量 x x = torch.randn(1, 16, 10) # 定义转置卷积层 <em>conv</em>_<em>transpose</em> <em>conv</em>_<em>transpose</em> = torch.nn.<em>Conv</em><em>Transpose</em><em>1d</em>(16, 8, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1) # 对输入张量进行转置卷积操作 output = <em>conv</em>_<em>transpose</em>(x) # 输出转置卷积后的张量大小 print(output.size()) # torch.Size([1, 8, 21])

讯享网

在上面的例子中，输入张量 x 的大小为 (1, 16, 10)，其中 1 表示 batch size，16 表示通道数，10 表示序列长度。定义了一个转置卷积层 conv_transpose，输入通道为 16，输出通道为 8，卷积核大小为 3，步长为 2，输入张量四周补充的零填充数为 1，输出张量的大小增加的数量为 1。对输入张量 x 进行转置卷积操作后，得到输出张量的大小为 (1, 8, 21)。

2025年conv1d函数（conv_m函数）

相关推荐