2D卷积单通道卷积核(filter)是由一组参数构成的张量，卷积核相当于权值，图像相当于输入量，卷积的操作就是根据卷积核对这些输入量进行加权求和。通常用卷积来提取图像的特征。直观理解如下：下图使用的是 3x3卷积核(height x width,简写H × W ) 的卷积，padding为1(周围的虚线部分，卷积时为了使卷积后的图像大小与原来一致，会对原图像进行填充)，两个维度上的strides均
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2024-02-19 11:12:14
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一、项目简介本项目基于Pytorch使用一维卷积网络（CNN）实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于单特征序列的预测问题，适用于初学预测的小伙伴。大部分代码参考多个网络上的代码，本人主要对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，此外本人还对部分细节进行了修改，例如增加和修改了loss计算和相应的绘图，还增加了对pth文件
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2023-11-13 11:51:07
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参考了众多的知乎文章，仅供过知识总结使用，未详尽引用还请谅解。排版显示问题请移步github： https://github.com/pzhren 一维卷积：nn.Conv1d标准的卷积示意图：Group convolution 分组卷积Alexnet分组卷积能否对通道进行随机分组？-- ShuffleNet针对群卷积的通道混洗(Channel Shuffle for Group Convol
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2023-12-15 11:48:16
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现一维卷积神经网络（1D CNN）进行分类任务。随着深度学习的迅速发展，卷积神经网络已被广泛应用于各种任务中，包括音频处理、时间序列分析等领域。一维卷积非常适合处理序列数据，可以有效提取特征并进行分类。接下来，我们将逐步分析问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案以及后续的预防措施。
## 问题背景
在开发一维 CNN 模型进行分类时，我们的
学习笔记|Pytorch使用教程11本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.21d/2d/3d卷积卷积–nn.Conv2d()转置卷积–nn.ConvTranspose一.1d/2d/3d卷积 AlexNet卷积可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式。 卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。一维卷积：二维卷积：三
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2023-09-20 19:35:55
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Pytorch学习记录（5）卷积操作的介绍这篇博文主要在于记录卷积操作的学习过程，包括概念以及具体实战环节。卷积操作的定义以及意义：如果从形象的方式理解卷积的意义，即为进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个 1 维乘 1 维的矩阵，这就是一个数字（变成了可以让分类器处理的概率数字，有些像降维作用的意思）。卷积层的介绍与实现：在PyT
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2023-08-11 16:57:57
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Pytorch学习 - Task5 PyTorch卷积层原理和使用1. 卷积层（1）介绍 （torch.nn下的）1) class torch.nn.Conv1d() 一维卷积层2) class torch.nn.Conv2d() 二维卷积层卷积尺寸的计算padding的两种方式空洞卷积简化版尺寸计算公式：完整版尺寸计算公式：3) class torch.nn.Conv3d() 三维卷积层（2）
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2023-08-28 10:24:35
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卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征维度，列表示帧数）的矩阵，这个矩阵是一个平面，是CNN的输入。应用在图像问题上的CNN通常是二维卷积（
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2023-09-05 08:45:20
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一维卷积 PyTorch 是一种用于处理序列数据的卷积神经网络技术，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和音频处理等领域。本文将详细阐述如何解决一维卷积相关的问题，并通过多个维度的分析来帮助读者更好地理解和应用。
## 版本对比与兼容性分析
在使用一维卷积时，了解不同版本的变化至关重要。以下是 PyTorch 不同版本的特性对比表：
| 版本 | 特性描述
1 简介Chapter11 为肺癌检测项目初步设计了一个简单的三维卷积神经网络模型，用于候选结节的分类。这是一个二分类问题，输入是Chapter 10构建的三维数组，输出要么是结节，要么不是结节。几个可以借鉴思考的点：关于三维卷积神经网络的设计 由二维卷积模型到三维卷积模型，虽然只增加了一个维度，但参数量和设计的复杂度其实提升了很多。Pytorch中Conv.3d接受的数据输入格式为：，需要注意C
1.模块功能简介这个模块就是torch为我们设计好的一些层结果，比如我想给网络加一个卷积层，直接用这个模块里的函数就可以实现，而不像低级语言需要自己编写层间的矩阵乘法以及变量的储存等工作，极大提高了网络搭建的效率。一行代码就可以给网络添加一个二维卷积层：self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)Convolution layers模块包含的子模块2.子模块介绍1）Conv1d对
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2024-04-26 09:00:53
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Pytorch搭建卷积神经网络基础感谢pytorch详解nn.Module类，children和modules方法区别一，卷积层构建1,1D卷积层构建torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride:= 1, padding= 0, dilation= 1, groups1, bias= True, padding_mod
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2023-09-05 14:48:30
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卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。本章中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。 二维互相关运算在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。import torch
from torch
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2023-10-10 11:32:46
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这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积。一维卷积 二维卷积 三维卷积 二维卷积：nn.Conv2d()nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size,
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2023-09-02 15:46:33
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一维卷积对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美RNN，而且计算代价通常要小很多。 一维卷积神经网络在音频生成和机器翻译领域取得了巨大成功。对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代RNN，而且速度更快。那么如何理解一维卷积？ 这种一维卷积层可以识别序列中的局部模式，因为对每个序列段执行相同输入变换，所以在句子中某个位置学到的模式稍后可以在其他位置被识别，
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2023-08-11 10:49:21
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文章目录前言一、创建列表二、创建tensor三、numpy/tensor互转四、创建修改tensor五、查看tensor属性六、tensor切片七、tensor结构分析八、tensor维度查询九、tensor编辑十、克隆tensor十一、tensor转置十二、tensor维度转化十三、tensor连续性判断及连续化十四、tensor连续性判断及连续化十五、tensor元素数据类型设定十六、ten
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2023-08-28 10:26:54
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# PyTorch一维卷积实现指南
作为一名新入行的开发者，你可能对如何使用PyTorch实现一维卷积感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现一维卷积。
## 一维卷积简介
一维卷积，又称为一维卷积神经网络（1D CNN），是一种用于处理一维数据的深度学习模型。它可以应用于时间序列分析、音频信号处理等领域。
## 实现流程
以下是使用PyTorch实现一维卷积的步骤：
原创
2024-07-16 04:02:49
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1.卷积层的前向计算 如下图，卷积层的输入来源于输入层或者pooling层。每一层的多个卷积核大小相同，在这个网络中，我使用的卷积核均为3*3。 如图第4层卷积层输入为14*14的图像，经过3*3的卷积之后，得到一个(1+（14+2*1-3）/1)*(1+（14+2*1-3）/1) = 14*14的map。卷积层4的每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积，并将每个对应位置
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2024-05-29 09:57:04
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# Python 1维卷积入门
在深度学习和信号处理领域，卷积是一个重要的操作，尤其是在处理时间序列数据或一维向量时。本文将对“Python 1维卷积”进行简要介绍，并提供相关代码示例。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，通过将一个函数（或信号）与另一个函数（通常被称为卷积核或滤波器）结合，来提取特征或进行信号变换。在一维情况下，这种运算可以用于处理音频信号、时间序列数据等。
##
————————————-conv2函数—————————————-1、用法 C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 复制代码 A:输入图像，B:卷积核
假设输入图像A大小为ma x na，卷积核B大小为mb x nb，则
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