python用nn.conv1d，使卷积后的大小与输入的大小一致，如何编程

可以通过设置padding参数来实现卷积后大小与输入大小一致的效果，具体的代码如下所示：

import torch.nn as nn

# 输入大小和卷积核大小
input_size = 10
kernel_size = 3

# 构建Conv1d层，padding参数设置为卷积核大小减1，可以让卷积后的大小与输入大小一致
conv1d = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size-1)

# 随机生成输入数据
input_data = torch.randn(1, 1, input_size)

# 进行卷积操作
output_data = conv1d(input_data)

# 查看卷积后的输出大小
print(output_data.size()) # 输出为torch.Size([1, 1, 10])

在上述代码中，通过设置padding参数为卷积核大小减1，即padding=kernel_size-1，可以保证卷积后的大小与输入大小一致。