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pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式
脚本专栏 2024/11/2 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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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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