pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?

发布时间:2020-06-23 14:45:49 作者:清晨
来源:亿速云 阅读:843

这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

问题:如何经过convTransposed1d输出指定大小的特征?

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

conv1 = nn.Conv1d(1, 2, 3, padding=1)
conv2 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=4, kernel_size=3, padding=1)
#转置卷积
dconv1 = nn.ConvTranspose1d(4, 1, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1)

x = torch.randn(16, 1, 8)
print(x.size())

x1 = conv1(x)
x2 = conv2(x1)
print(x2.size())

x3 = dconv1(x2)
print(x3.size())

'''
torch.Size([16, 1, 8])
torch.Size([16, 4, 8]) #conv2输出特征图大小
torch.Size([16, 1, 16]) #转置卷积输出特征图大小
'''

pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?

#转置卷积
dconv1 = nn.ConvTranspose1d(1, 1, kernel_size=3, stride=3, padding=1, output_padding=1)

x = torch.randn(16, 1, 8)
print(x.size()) #torch.Size([16, 1, 23])

x3 = dconv1(x)
print(x3.size()) #torch.Size([16, 1, 23])

下面两图为演示conv1d,在padding和不padding下的输出特征图大小

不带padding

pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?

带padding

pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?

补充知识:判断pytorch是否支持GPU加速

如下所示:

print torch.cuda.is_available()

pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?

关于pytorch计算ConvTranspose1d输出特征大小方式有哪些?就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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pytorch convtranspose1d %d

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