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這篇文章將為大家詳細講解有關如何在pytorch中使用nn.Conv1d，文章內容質量較高，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知識有一定的了解。
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，結果發現就和conv2d是一毛一樣的。話不多說，先粘代碼（菜雞的自我修養）
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
輸入的數據格式是（batch_size,word_vector,sequence_length），我設置的batch=16，特征工程樣本是1x425，套用該格式就應該是（16，1，425）。對應nn.Conv1d的in_channels=1，out_channels就是你自己設置的，我選擇的是100。
關于如何在pytorch中使用nn.Conv1d就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。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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