pytorch 計算ConvTranspose1d輸出特徵大小方式
阿新 • • 發佈：2020-06-24
問題：如何經過convTransposed1d輸出指定大小的特徵？
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) #轉置卷積 dconv1 = nn.ConvTranspose1d(4,1,stride=2,padding=1,output_padding=1) x = torch.randn(16,8) print(x.size()) x1 = conv1(x) x2 = conv2(x1) print(x2.size()) x3 = dconv1(x2) print(x3.size()) ''' torch.Size([16,8]) torch.Size([16,4,8]) #conv2輸出特徵圖大小 torch.Size([16,16]) #轉置卷積輸出特徵圖大小 '''
#轉置卷積 dconv1 = nn.ConvTranspose1d(1,stride=3,8) print(x.size()) #torch.Size([16,23]) x3 = dconv1(x) print(x3.size()) #torch.Size([16,23])
下面兩圖為演示conv1d，在padding和不padding下的輸出特徵圖大小
不帶padding
帶padding
補充知識：判斷pytorch是否支援GPU加速
如下所示：
print torch.cuda.is_available()
以上這篇pytorch 計算ConvTranspose1d輸出特徵大小方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。