self.conv1 = nn.Conv1d(512, 32, kernel_size=3, padding=1)输入(1000,512)的张量如何对应(batch_size和in_channels而忽略sequencen_length
时间: 2024-05-30 12:15:33 浏览: 10
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如果输入张量为(1000,512),则batch_size为1000,in_channels为512。因此,self.conv1的输入通道数应该与输入张量的in_channels相同,即512。而输出通道数为32,表示self.conv1将输入张量的每个通道都卷积成32个通道。卷积核大小为3,表示每次卷积操作的窗口大小为3,padding为1,表示在输入张量的两侧各填充1个0,以保持输出张量的大小与输入张量相同。因此,self.conv1的输出张量大小为(1000,32)。
相关问题
self.conv1 = nn.Conv1d(512, 32, kernel_size=3, padding=1)中kernel_size的意义以及对输入数据的要求
kernel_size指卷积核的大小,即卷积操作使用的滤波器大小。在本例中,kernel_size为3,即卷积核的宽度为3。padding参数指定了输入数据在卷积操作时需要进行的padding(填充)操作的大小,以保证输出数据与输入数据的大小一致。
对于输入数据,这里要求输入数据的维度为:[batch_size, in_channels, sequence_length]。其中,batch_size表示批量大小,in_channels表示输入数据的通道数,本例中为512,sequence_length表示输入序列的长度。需要注意的是,输入数据的通道数必须与该层中的conv1的输入通道数相同,否则会导致错误。
self.conv1 = nn.Conv1d(512, 32, kernel_size=3, padding=1)怎么设置权重类型转换为cuda.DoubleTensor
可以使用`.double()`方法将权重转换为`cuda.DoubleTensor`类型,如下所示:
```
self.conv1 = nn.Conv1d(512, 32, kernel_size=3, padding=1).double().cuda()
```
这将把`conv1`的权重转换为`cuda.DoubleTensor`类型,并将它们移动到GPU上。
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