conv1d函数（conv1d函数输入数据举例）



官方文档介绍

https://pytorch.org/docs/master/nn.html#convolution-layers

pytorch 中文文档：

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.Conv1d.html#torch.nn.Conv1d

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维卷积。

在最简单的情况下，具有输入大小的图层的输出值  和输出  可以精确地描述为： 

• •  控制互相关的步幅，单个数字或一个元素的元组。
  • 控制点数两侧的隐式填充量。
  • 控制内核点之间的间距；也称为àtrous算法。很难描述，但是此 对操作做了很好的可视化。
  • 控制输入​​和输出之间的连接。 并且必须都可以被整除 。例如，
  • 在groups= 1时，所有输入都卷积为所有输出。
  • 在groups = 2时，该操作等效于并排设置两个conv层，每个conv层看到一半的输入通道并产生一半的输出通道，并且随后都将它们级联。
  • 在groups =，每个输入通道都与自己的一组过滤器（​ ).

  在⋆ 是有效的运算符， N是一个批处理大小，C表示多个通道， L 是信号序列的长度。该模块支持。

当groups = in_channels和out_channels == K * in_channels时，其中K为正整数，此操作也称为“深度卷积”。

换句话说，对于大小的输入  ，可以使用参数执行 深度乘数K的深度卷积

在某些情况下，当在CUDA设备上使用张量时，此运算符可能会选择不确定的算法来提高性能。如果不希望这样做，可以尝试通过设置确定操作（可能以性能为代价）。

https://pytorch.org/docs/master/notes/randomness.html

重现性

在PyTorch发行版，单独的提交或不同的平台上，不能保证完全可重复的结果。此外，即使使用相同的种子，结果在CPU和GPU执行之间也可能无法重现。

但是，您可以采取一些步骤来限制特定平台，设备和PyTorch版本的不确定行为的来源。首先，您可以控制可能导致应用程序的多个执行行为不同的随机性源。其次，您可以配置PyTorch以避免对某些操作使用不确定的算法，这样，在给定相同输入的情况下，对这些操作的多次调用将产生相同的结果。

警告

确定性操作通常比非确定性操作慢，因此对于您的模型，单次运行性能可能会降低。但是，确定性可以通过促进实验，调试和回归测试来节省开发时间。

• in_channels（）–输入图像中的通道数
• out_channels（）–卷积产生的通道数
• kernel_size（或）–卷积内核的大小
• 步幅（或，可选）–卷积的步幅。默认值：1
• padding（或，可选）–将零填充添加到输入的两侧。默认值：0
• padding_mode（字符串，可选） 默认：
• 膨胀（或，可选）–内核元素之间的间距。默认值：1
• 组（，可选）–从输入通道到输出通道的阻塞连接数。默认值：1
• 偏差（，可选）–如果为，则向输出添加可学习的偏差。默认：

N是一个批处理大小，C表示多个通道， L 是信号序列的长度

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