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  • PyTorch 的一维卷积和二维卷积的输入都可以是多维的 默认情况下,一维卷积只对输入的最后一维进行操作,二维卷积只对输入的最后两维进行操作; 如果想要对输入的倒数第二维度进行一维卷积,那么必须使用二维卷积进行...

    PyTorch 的一维卷积和二维卷积的输入都可以是多维的

    默认情况下,一维卷积只对输入的最后一维进行操作,二维卷积只对输入的最后两维进行操作;

    如果想要对输入的倒数第二维度进行一维卷积,那么必须使用二维卷积进行操作,同时卷积核的第二个维度保持和输入数据的最后一个维度保持一致,这样就能保证卷积核在输入数据的倒数第二个维度上进行滑动了;

    经过这样的卷积以后,输出数据的最后一个维度会变成1,这时一般会使用 unsqueeze() 函数删除数据的最后一个维度
    上述思想对PyTroch中的一维池化和二维池化同样适用

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  • torch.nn.Conv1d及一维卷积详解

    万次阅读 多人点赞 2019-11-06 16:25:09
    近日在搞wavenet,期间遇到了一维卷积,在这里对一维卷积以及其pytorch中的API进行总结,方便下次使用 之前对二维卷积是比较熟悉的,在初次接触一维卷积的时候,我以为是一个一维的卷积核在一条线上做卷积,但是这种...

    近日在搞wavenet,期间遇到了一维卷积,在这里对一维卷积以及其pytorch中的API进行总结,方便下次使用

    之前对二维卷积是比较熟悉的,在初次接触一维卷积的时候,我以为是一个一维的卷积核在一条线上做卷积,但是这种理解是错的,一维卷积不代表卷积核只有一维,也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。

    下边首先看一个简单的一维卷积的例子(batchsize是1,也只有一个kernel):

    输入:

    一个长度为35的序列,序列中的每个元素有256维特征,故输入可以看作(35,256)
    卷积核: size = (k,) , (k = 2)

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aUj1VA0m-1573028650763)(https://ranchofromxgd.github.io/_posts/assets/2019-11-06-16-16-37.png)]

    这幅图只说明了只有一个数据的情况,如果将数据打包成batch,可以用代码表示如下:

        from torch.autograd import Variable
        conv1 = nn.Conv1d(in_channels=256,out_channels = 100, kernel_size = 2)
        input = torch.randn(32, 35, 256)
        # batch_size x text_len x embedding_size -> batch_size x embedding_size x text_len
        input = input.permute(0, 2, 1)
        input = Variable(input)
        out = conv1(input)
        print(out.size())
    

    输出:

    torch.Size([32, 100, 34])
    

    在分析这个结果之前先来看一下nn.Conv1d的官方文档

    // 可以理解为特征的维度
    in_channels – Number of channels in the input image 
    //输出的通道数,可以理解为卷积核的数量
    out_channels – Number of channels produced by the convolution
    // 卷积核的大小,只需要指定卷积方向的大小(因为是一维的)
    kernel_size – Size of the convolving kernel
    stride – Stride of the convolution
    padding – Zero-padding added to both sides of the input
    dilation – Spacing between kernel elements
    groups – Number of blocked connections from input channels to output channels
    bias – If True, adds a learnable bias to the output
    

    再来看输出:torch.Size([32, 100, 34])

    输入数据第一维表示batchsize,后边两维和前边的例子一样,不同的是输出,长度变为了34(卷积核大小为2),由于有100个卷积核,故生成了100个feature map

    可能还会有一个疑惑,就是感觉100和34位置反过来了,这是因为nn.Conv1d对输入数据的最后一维进行一维卷积,为了将卷积方向设置正确,我们需要将输入序列长度这一维放到最后,即使用permute函数,这样就可以实现一维卷积。

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  • torch.nn.Conv1d及一维卷积举例说明

    千次阅读 2020-10-03 16:30:25
    一维卷积不代表卷积核只有一维,也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。 class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups...

    一维卷积不代表卷积核只有一维,也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。

    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。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 tupleoptional) - 卷积步长
    • padding (int or tupleoptional)- 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(intoptional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数
    • bias(booloptional) - 如果bias=True,添加偏置

    下面通过具体例子说明参数的设置和用法。

    代码如下:

    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:

    得到输出1*4的输出:

    [-0.8012, 0.0589, 0.1576, -0.8222]

    第二个卷积核进行类似操作:

    得到输出1*4的输出:

    [-0.8231, -0.4233, 0.7178, -0.6621]

    合并得到最后的2*4的结果:

    输入的input为 4 * 9 ,输出为 2 * 4

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  • 深度学习 PyTorch 一维卷积

    千次阅读 2021-04-07 17:42:54
    所谓的一维卷积,也就是卷积核是一维的。原理和2D Conv类似,只不过1D Conv的卷积核移动方向只有一个。 而且每组卷积核个数也等于输入人间的通道数。 实际操作中,以点云文件为例:包含nx3的数据,进行卷积前...
    • 所谓的一维卷积,也就是卷积核是一维的。原理和2D Conv类似,只不过1D Conv的卷积核移动方向只有一个,从滑动窗口的直观角度来看,多通道一维卷积核在数据长度方向上滑动

    • 而且每卷积核个数也等于输入数据的通道数。

    • 设定多少的输出通道,就会有多少卷积核

    • 实际操作中,以点云文件为例:包含nx3的数据,进行卷积前首先要交换样本个数与通道。

    • ##代码备份##

    import torch
    import torch.nn as nn
    from numpy import *
    
    
    # Args:
    #         in_channels (int): Number of channels in the input image  {输入通道数}
    #         out_channels (int): Number of channels produced by the convolution  {输出通道}
    #         kernel_size (int or tuple): Size of the convolving kernel
    #         stride (int or tuple, optional): Stride of the convolution. Default: 1
    #         padding (int or tuple, optional): Zero-padding added to both sides of
    #             the input. Default: 0
    #         padding_mode (string, optional): ``'zeros'``, ``'reflect'``,
    #             ``'replicate'`` or ``'circular'``. Default: ``'zeros'``
    #         dilation (int or tuple, optional): Spacing between kernel
    #             elements. Default: 1
    #         groups (int, optional): Number of blocked connections from input
    #             channels to output channels. Default: 1
    #         bias (bool, optional): If ``True``, adds a learnable bias to the
    #             output. Default: ``True``
    #
    
    conv1 = nn.Conv1d(3, 2, 2, 1)  # in, out, k_size, stride
    
    a = torch.ones(1, 5, 3)  # b_size, n, 3  # 点云格式
    a = a.permute(0, 2, 1)
    # a = torch.ones(3)
    print('a:\n', a)
    
    b = conv1(a)
    print('b:\n', b)
    print(b.shape)  # b_size, ch, length
    
    
    
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空空如也

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torch一维卷积