這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何在pytorch中使用nn.Conv1d，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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先粘貼一段official guide：nn.conv1d官方

我一開始被in_channels、out_channels卡住了很久，結(jié)果發(fā)現(xiàn)就和conv2d是一毛一樣的。話不多說，先粘代碼（菜雞的自我修養(yǎng)）

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

輸入的數(shù)據(jù)格式是（batch_size,word_vector,sequence_length），我設(shè)置的batch=16，特征工程樣本是1x425，套用該格式就應(yīng)該是（16，1，425）。對應(yīng)nn.Conv1d的in_channels=1，out_channels就是你自己設(shè)置的，我選擇的是100。

關(guān)于如何在pytorch中使用nn.Conv1d就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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新聞來源：http://weahome.cn/article/ihdes.html