pytorch之nn.Conv1d详解-Toy模板网

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1、Conv1d 定义
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

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自然语言处理中一个句子序列，一维的，所以使用Conv1d，此时卷积核（没有batch_size，参数是共享的)除去chanel，也是一维的。

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2、参数

in_channels(int) – 输入信号的通道。在文本分类中，即为词向量的维度
out_channels(int) – 卷积产生的通道。有多少个out_channels，就需要多少个1维卷积
kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸，卷积核的大小为(k,)，第二个维度是由in_channels来决定的，所以实际上卷积大小为kernel_size*in_channels
stride(int or tuple, optional) - 卷积步长
padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数
dilation(int or tuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距
groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数
bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置

3、shape:

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4、代码例子：

官方例子1:

input1 = torch.randn(20, 16, 50) # torch.Size([20, 16, 50])
m = nn.Conv1d(16, 33, 3, stride=2) # Conv1d(16, 33, kernel_size=(3,), stride=(2,))
output = m(input1) # torch.Size([20, 33, 24])

验证Shape中conv1d 关于输出Lout的公式：Lout =⌊50+2*0 - 1*(3-1) -1⌋/2 + 1 = 24

例子2：

import torch
import torch.nn as nn

# 卷积大小为kernel_size*in_channels, 此处也即 3 * 4, 每个卷积核产生一维的输出数据，长度与输入数据的长度和stride有关，根据ouotput可知是3，第二个参数2也就卷积核的数量
m = nn.Conv1d(4, 2, 3, stride=2)

# 第一个参数理解为batch的大小，输入是4 * 9格式 
input = torch.randn(1, 4, 9)
print(input)
output = m(input)
print(output)
print(output.size())

输出如下：

tensor([[[-0.2105, -1.0958, 0.7299, 1.1003, 2.3175, 0.8186, -1.7510, -0.1925, 0.8591],
[ 1.0991, -0.3016, 1.5633, 0.6162, 0.3150, 1.0413, 1.0571, -0.7014, 0.2239],
[-0.0658, 0.4755, -0.6653, -0.0696, 0.3483, -0.0360, -0.4665, 1.2606, 1.3365],
[-0.0186, -1.1802, -0.8835, -1.1813, -0.5145, -0.0534, -1.2568, 0.3211, -2.4793]]])

tensor([[[-0.8012, 0.0589, 0.1576, -0.8222],
[-0.8231, -0.4233, 0.7178, -0.6621]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

torch.Size([1, 2, 4])

第一个卷积核进行如下操作：

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