文章目录
- ConvTranspose1d简介
- 二、Parameters
- 三、Shape
- 1、Input(batch_size, in_channels, input_length)
- 2、kernel_size(in_channels, out_channels, kernel_size)
- 3、Output(batch_size, out_channels, output_length)
- 四、Variables
ConvTranspose1d简介
class torch.nn.ConvTranspose1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True)
ConvTranspose1d（一维转置卷积）是深度学习中常用的一种卷积操作，用于对一维信号进行上采样或转置卷积操作。它也被称为反卷积（deconvolution）或转置卷积层（transpose convolution layer）。
ConvTranspose1d与传统的一维卷积（Conv1d）相反，它可以将输入信号的维度扩大，即从较低分辨率的特征图上采样到较高分辨率的特征图。这种上采样操作对于图像恢复、图像分割、语音合成等任务非常有用。
二、Parameters
in_channels(int) – 输入信号的通道数
out_channels(int) – 卷积产生的通道
kernel_size(int or tuple) - 卷积核的大小
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
output_padding(int or tuple, optional) - 输出的每一条边补充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
三、Shape
1、Input(batch_size, in_channels, input_length)
- batch_size表示输入的批量大小（样本数量）。
- in_channels表示输入的通道数，即输入特征的数量。
- input_length表示输入信号的长度。
2、kernel_size(in_channels, out_channels, kernel_size)
- in_channels表示输入通道数，与输入形状中的in_channels相对应。
- out_channels表示输出通道数，即卷积操作后生成的特征图数量。
- kernel_size表示卷积核的长度。
3、Output(batch_size, out_channels, output_length)
- batch_size表示输出的批量大小，与输入形状中的batch_size相对应。
- out_channels表示输出通道数，与卷积核形状中的out_channels相对应。
- output_length表示输出信号的长度。
output_length = Lout=(Lin−1)×stride−2×padding+dilation×(kernel_size−1)+output_padding+1
四、Variables
