nn.conv1d的输入问题
Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
- in_channels(int) – 输入信号的通道。在文本分类中,即为词向量的维度
- out_channels(int) – 卷积产生的通道。有多少个out_channels,就需要多少个1维卷积
- kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸,卷积核的大小为(k,),第二个维度是由in_channels来决定的,所以实际上卷积大小为kernel_size*in_channels
- stride(int or tuple, optional) - 卷积步长
- padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数
- dilation(int or tuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距
- groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数
- bias(bool, optional) - 如果bias=True,添加偏置
在一维卷积中,卷积核的尺寸实际上等于:
kernel_size* in_channels
这里可以认为in_channels即词向量的长度(固定长度),而kernel_size决定卷积核沿着语句长度(或者说时间序列长度)移动的大小。
一般来说我们自己的数据格式为(b,s,e),b是batch_size,s是时间序列sequence,e是词向量embeding。
但根据实验,conv1d貌似是在最后一维扫描我们的时间序列,所以需要对我们的数据格式进行修改。
# data[b,s,e]
data = data.permute(0,2,1) # data[b,s,e] -> data[b,e,s]
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