conv1D有哪些参数
时间: 2024-01-27 19:03:41 浏览: 21
Conv1D函数包含以下主要参数:
1. filters:输出空间的维度(即卷积中的滤波器)。
2. kernel_size:整数或由单个整数构成的元组/列表,指示一维卷积窗口的长度。
3. strides:整数或由单个整数构成的元组/列表,指示卷积窗口的步幅。
4. padding:“valid”或“same”(区分大小写),指示是否向输入的两侧填充零以保留输入形状,或者进行“valid”卷积。
5. activation:激活函数。常用的有ReLU、tanh、sigmoid等。
6. input_shape:输入数据的形状。
7. data_format:指定输入数据的格式,“channels_first”表示输入数据的形状为(样本数,通道数,时间步数),而“channels_last”表示输入数据的形状为(样本数,时间步数,通道数)。
8. dilation_rate:用于指定膨胀卷积的膨胀率。
相关问题
tf.keras.layers.conv1d具有哪些参数
tf.keras.layers.conv1d是一种1D卷积层,它有以下参数:
- filters:整数,表示输出空间的维度(即卷积中滤波器的数量)。
- kernel_size:整数或由单个整数构成的元组/列表,表示卷积核的长度。
- strides:整数或由单个整数构成的元组/列表,表示卷积核在每个维度上的步幅。默认值为1。
- padding:字符串,'valid'或'same',表示是否要填充输入。'valid'表示不填充,'same'表示填充输入以使输出具有与输入相同的长度。
- activation:激活函数的名称或可调用对象。默认为无激活函数。
- use_bias:布尔值,表示是否使用偏置项。默认为True。
- kernel_initializer:权重矩阵的初始化器。默认为'glorot_uniform'。
- bias_initializer:偏置向量的初始化器。默认为'zeros'。
- kernel_regularizer:施加在权重矩阵上的正则化项。默认为None。
- bias_regularizer:施加在偏置向量上的正则化项。默认为None。
- activity_regularizer:施加在输出上的正则化项。默认为None。
- kernel_constraint:施加在权重矩阵上的约束项。默认为None。
- bias_constraint:施加在偏置向量上的约束项。默认为None。
torch conv1d 参数
为了使用torch中的conv1d函数,需要提供以下参数:
1. in_channels:输入的通道数。
2. out_channels:输出的通道数。
3. kernel_size:卷积核的大小。
4. stride:步长。
5. padding:填充值。
6. dilation:卷积核元素之间的间距。
7. groups:输入数据分组数。
8. bias:是否使用偏置项。
示例代码:
```
import torch.nn as nn
conv1d = nn.Conv1d(in_channels=10, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=True)
```
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