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。
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。
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