torch.nn.Conv1d()

`torch.nn.Conv1d()` 是 PyTorch 中用于定义一维卷积层的类。它可以用来对一维输入进行卷积操作。该类的构造函数参数如下：

- `in_channels`：输入张量的通道数。
- `out_channels`：输出张量的通道数。
- `kernel_size`：卷积核的大小。
- `stride`：卷积核在输入上滑动的步长。
- `padding`：输入的每一条边补充0的层数。
- `dilation`：控制卷积核中元素之间的间距。
- `groups`：将输入和输出连接的组数。
- `bias`：是否添加偏置项，默认为True。

以下是一个示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建输入张量
input_tensor = torch.randn(16, 10, 50)

# 创建一维卷积层
conv1d = nn.Conv1d(in_channels=10, out_channels=20, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 在输入张量上应用卷积层
output_tensor = conv1d(input_tensor)