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pytorch 計(jì)算ConvTranspose1d輸出特征大小方式

更新時(shí)間：2020年06月23日 11:10:32 作者：明月幾時(shí)有.

這篇文章主要介紹了pytorch 計(jì)算ConvTranspose1d輸出特征大小方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

問(wèn)題：如何經(jīng)過(guò)convTransposed1d輸出指定大小的特征？

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)
#轉(zhuǎn)置卷積
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輸出特征圖大小
torch.Size([16, 1, 16]) #轉(zhuǎn)置卷積輸出特征圖大小
'''

#轉(zhuǎn)置卷積
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])

下面兩圖為演示conv1d，在padding和不padding下的輸出特征圖大小

不帶padding

帶padding

補(bǔ)充知識(shí)：判斷pytorch是否支持GPU加速

如下所示：

print torch.cuda.is_available()

以上這篇pytorch 計(jì)算ConvTranspose1d輸出特征大小方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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