pytorch中conv1d

在PyTorch中，`torch.nn.Conv1d`是用于实现一维卷积的类。它的构造函数的参数包括输入通道数（`in_channels`）、输出通道数（`out_channels`）、卷积核大小（`kernel_size`）、步幅（`stride`）、填充（`padding`）、扩张（`dilation`）、分组（`groups`）和是否包含偏置（`bias`）。

例如，当使用`nn.Conv1d(16, 33, 3, stride=2)`创建一个一维卷积层时，它的输入通道数为16，输出通道数为33，卷积核大小为3，步幅为2。对于输入张量`input1`的形状为`(20, 16, 50)`，通过该卷积层进行卷积操作后，输出张量的形状为`(20, 33, 24)`。

这里是一个关于PyTorch中`torch.nn.Conv1d`的官方例子和一篇博客文章，供你进一步了解这个类和一维卷积的应用：

官方例子1：

input1 = torch.randn(20, 16, 50)  # torch.Size([20, 16, 50])
m = nn.Conv1d(16, 33, 3, stride=2)  # Conv1d(16, 33, kernel_size=(3,), stride=(2,))
output = m(input1)  # torch.Size([20, 33, 24])

博客文章："torch.nn.Conv1d及一维卷积举例说明"，链接：[https://blog.csdn.net/lxlhahaha/article/details/89996191](https://blog.csdn.net/lxlhahaha/article/details/89996191)