动态卷积代码pytorch

以下是一个使用PyTorch实现的动态卷积的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DynamicConvolution(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size):
        super(DynamicConvolution, self).__init__()
        self.kernel_size = kernel_size
        self.padding = kernel_size // 2
        self.conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size)

    def forward(self, x):
        # 动态卷积，根据输入的序列长度调整卷积核大小
        batch_size, seq_len, _ = x.size()
        padding = self.kernel_size - (seq_len % self.kernel_size)
        if padding < self.kernel_size:
            x = torch.cat([x, x[:, -padding:, :]], dim=1)
        x = x.transpose(1, 2)
        x = self.conv(x)
        x = x.transpose(1, 2)
        x = x[:, :-padding, :]
        return x

# 使用示例
in_channels = 3
out_channels = 64
kernel_size = 5
seq_len = 100

x = torch.randn(16, seq_len, in_channels)  # 输入数据大小为 [batch_size, seq_len, in_channels]
conv = DynamicConvolution(in_channels, out_channels, kernel_size)
output = conv(x)
print(output.size())  # 输出为 [16, 100, 64]

这个示例代码定义了一个DynamicConvolution类，其中包含一个动态卷积层。在forward方法中，根据输入的序列长度调整卷积核的大小，以保证输入和输出的长度一致。然后使用Conv1d进行卷积操作，并返回输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体任务进行修改和调整。