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
转载
2023-11-13 11:51:07
215阅读
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，
转载
2023-08-11 10:49:21
280阅读
在机器学习和深度学习中，PyTorch 提供了非常灵活的操作接口，其中一维卷积（1D Convolution）是处理时间序列和一维数据的不可或缺的工具。本文将详细记录如何使用 PyTorch 实现一维卷积，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南。
## 环境配置
为了开始使用 PyTorch 的一维卷积，我们需要确保我们的开发环境已正确配置。下面是配置流程以及相应的代码
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.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
转载
2024-04-26 09:00:53
72阅读
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）
转载
2023-08-28 10:24:35
752阅读
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
转载
2023-09-05 14:48:30
221阅读
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
转载
2023-08-28 10:26:54
803阅读
因为研究方向为关系抽取，所以在文本的处理方面，一维卷积方法是很有必要掌握的，简单介绍下加深学习印象。Pytorch官方参数说明：Conv1dclass torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)in_channels(int
转载
2024-04-24 18:47:21
72阅读
1×1的卷积大概有两个方面的作用吧：
1. 实现跨通道的交互和信息整合
2. 进行卷积核通道数的降维和升维
下面详细解释一下：
1. 这一点孙琳钧童鞋讲的很清楚。1×1的卷积层（可能）引起人们的重视是在NIN的结构中，论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核，从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释，认为文中提出的MLP其实等价于在传
转载
2024-10-25 13:27:44
36阅读
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
# 一维卷积层与PyTorch基础
一维卷积层 (1D Convolutional Layer) 是深度学习中处理一维序列数据（如时间序列、文本数据等）的重要工具。在自然语言处理中，许多任务依赖于序列数据的建模能力，而一维卷积层提供了简洁而强大的方法来提取这些数据中的特征。
## 一维卷积的基本概念
与传统的卷积层相似，一维卷积层通过滑动卷积核沿着输入序列进行卷积操作。卷积操作选择输入序列中
# 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
144阅读
一维卷积是处理时间序列或其他一维数据的有效工具。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在PyTorch中实现一维卷积，涵盖从环境预检到依赖管理，再到故障排查与迁移指南的完整过程。
## 环境预检
在开始实施一维卷积之前，我们需要确保环境配置符合要求。以下展示了一个思维导图，帮助我们梳理好硬件及软件的配置。
```mermaid
mindmap
root((一维卷积环境配置))
Soft
在本文中，我将与大家探讨如何使用PyTorch实现一维卷积。这是一个深具挑战但同时又是极其有趣的话题。一维卷积在处理时间序列数据和文本等一维数据时得到了广泛应用。接下来，我将以结构化的方式详细讲解这一过程，内容包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。
在科技领域中，卷积神经网络（CNN）已经成为解决诸如图像分类、语音识别和自然语言处理等各种任务的首选。卷积不仅限于二维图像
1、实验名称Pytorch实现卷积神经网络2、实验要求用 python 的 Pytorch 模块实现卷积神经网络。网络结构为一个输入层、两个卷积层、一个全连接层、一个输出层。3、实验目的熟悉并掌握pytorch框架掌握卷积神经网络的基本原理掌握卷积神经网络的结构掌握卷积神经网络的代码流程4、实验过程本次实验完全在itc的虚拟环境中操作并且运行。为了突出重点，
转载
2023-08-30 16:45:06
308阅读
MLP和CNN我们之前用到的数据集是MNIST，这是一个很规整的数据集，但是实际情况中我们经常会遇到不那么clean的数据，比方说数字在网格的任何位置，或者颜色有变化。这对MLP多层感知机来说就很复杂了。这类图片对于CNN来说就很简单了举个例子，这里是一个4×4的图片，如果是MLP的话，需要将图片进行flatten，然后中间有隐藏层，稠密相连，也就是dense connection，仔细看NLP，
转载
2024-09-24 19:17:49
43阅读
目录 一维Full卷积
一维Same卷积
一维Valid卷积
三种卷积类型的关系
具备深度的一维卷积
具备深度的张量与多个卷积核的卷积
参考资料
一维卷积通常有三种类型：full卷积、same卷积和valid卷积，下面以一个长度为5的一维张量I和长度为3的一维张量K（卷积核）为例，介绍这三种卷积的计算过程 一维Full卷积Full卷积的计算过程是：K
转载
2023-11-27 09:57:41
142阅读
卷积层1、class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)一维卷积层，输入的尺度是(N, C_in,L_in)，输出尺度（ N,C_out,L_out）的计算方式：N为批次，C_in即为in_channels，即一批内
转载
2024-05-22 20:05:22
207阅读
最近在写论文，刚好在用一维卷积，平常都是直接打印输入输出维度，然后进行各种操作，以前理解过一维卷积的详细过程，但时间一久，也忘记了，鉴于网上对一维卷积过程的描述过于混乱，没有一个比较统一且实践性的说法，这里以TextCNN为例，来说明一维卷积是如何工作的。先上一张TextCNN的经典图：二维卷积大家都非常清楚，网上也有非常清晰明了的动图演示，简单的来说，无非就是一个卷积核矩阵从左到右、从上到下的扫
转载
2023-10-19 10:44:16
111阅读
