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pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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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

#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

带padding

pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式

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

以上这篇pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pytorch,ConvTranspose1d,特征大小
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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