用nn.conv1d该怎么实现上述三种卷积

在PyTorch的nn模块中，使用`nn.Conv1d`进行一维卷积时，可以通过以下几个步骤实现三种不同的卷积模式：

1. **valid卷积** (无填充):

conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride)
output = conv(input)

这里没有指定`padding`参数，所以默认的`padding=0`，卷积只在输入的有效区域内进行。

2. **same卷积** (填充为0):

conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=int(kernel_size // 2), stride=stride)
output = conv(input)

这里的`padding`设为`kernel_size//2`，是为了保证输出尺寸与输入相同（若`stride=1`）。

3. **full卷积** (不指定填充):

# 实际上full卷积和valid卷积是一样的，因为不指定填充意味着默认的padding=0
conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride)
output = conv(input)

在这种情况下，尽管名字叫做full卷积，但如果没有额外的填充，就只是valid卷积。

记住，对于same卷积，输出尺寸的计算通常是基于假设`stride=1`的情况，如果`stride`大于1，则实际结果可能会有所不同。