卷积层

一维卷积函数
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class torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,
padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)
  • in_channels(int) 输入信号的通道
  • out_channels(int) 输出信号的通道
  • kernel_size (int or tuple) 卷积核的尺寸
  • stride (int or tuple ,optional) 卷积步长
  • padding (int or tuple ,optional) 是否对输入数据填充0。Padding可以将输入数据的区域改造成是卷积核大小的整数倍,这样对不满足卷积核大小的部分数据就不会忽略了。通过padding参数指定填充区域的高度和宽度。
  • dilation(int or tuple ,’optional’) 卷积核之间的空格
  • groups(int ,optional) 将输入数据分成组,in_channels 应该能被组数整除
  • bias(bool, optional) 如果bias=True,添加偏置。
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    一维最大池化函数
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    class torch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,paddding=0,dilation=1,   
    return_indices=False,ceil_mode=False)

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