pytorch中nn.Conv1d的用法详解
参考博客https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867
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pytorch之nn.Conv1d详解
（没想到当初整理这篇，竟然有那么多人看，而且还有不少人提问。由于CSDN不常登陆，所以评论不一定及时回复。大家如果用知乎的话，可以知乎私信我：Sunny.夏的知乎个人主页。我看到消息肯定会及时回复大家的。对于那些评论了几个月博主都没回的，实在抱歉，千万别拿大刀砍我。。。我是真的不常登，只有在写文章的时候才会登下博客）
之前学习pytorch用于文本分类的时候，用到了一维卷积，花了点时间了解其中的原理，看网上也没有详细解释的博客，所以就记录一下。
Conv1d
class torch.nn.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(
intortuple) - 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(
intortuple,optional) - 卷积步长 - padding (
intortuple,optional)- 输入的每一条边补充0的层数 - dilation(
intortuple, `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
举个例子:
-
conv1 = nn.Conv1d(in_channels=
256，out_channels=
100,kernel_size=
2)
-
input = torch.randn(
32,
35,
256)
-
# batch_size x text_len x embedding_size -> batch_size x embedding_size x text_len
-
input = input.permute(
0,
2,
1)
-
out = conv1(input)
-
print(out.size())
这里32为batch_size，35为句子最大长度，256为词向量
再输入一维卷积的时候，需要将32*35*256变换为32*256*35，因为一维卷积是在最后维度上扫的，最后out的大小即为：32*100*（35-2+1）=32*100*34
附上一张图，可以很直观的理解一维卷积是如何用的：
图片来源：Keras之文本分类实现
图中输入的词向量维度为5，输入大小为7*5，一维卷积和的大小为2、3、4，每个都有两个，总共6个特征。
对于k=4，见图中红色的大矩阵，卷积核大小为4*5，步长为1。这里是针对输入从上到下扫一遍，输出的向量大小为((7-4)/1+1)*1=4*1，最后经过一个卷积核大小为4的max_pooling，变成1个值。最后获得6个值，进行拼接，在经过一个全连接层，输出2个类别的概率。
附上一个代码来详解：
其中，embedding_size=256, feature_size=100, window_sizes=[3,4,5,6], max_text_len=35
-
class TextCNN(nn.Module):
-
def __init__(self, config):
-
super(TextCNN, self).__init__()
-
self.is_training =
True
-
self.dropout_rate = config.dropout_rate
-
self.num_class = config.num_class
-
self.use_element = config.use_element
-
self.config = config
-
-
self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings=config.vocab_size,
-
embedding_dim=config.embedding_size)
-
self.convs = nn.ModuleList([
-
nn.Sequential(nn.Conv1d(in_channels=config.embedding_size,
-
out_channels=config.feature_size,
-
kernel_size=h),
-
# nn.BatchNorm1d(num_features=config.feature_size),
-
nn.ReLU(),
-
nn.MaxPool1d(kernel_size=config.max_text_len-h+
1))
-
for h
in config.window_sizes
-
])
-
self.fc = nn.Linear(in_features=config.feature_size*len(config.window_sizes),
-
out_features=config.num_class)
-
if os.path.exists(config.embedding_path)
and config.is_training
and config.is_pretrain:
-
print(
"Loading pretrain embedding...")
-
self.embedding.weight.data.copy_(torch.from_numpy(np.load(config.embedding_path)))
-
-
def forward(self, x):
-
embed_x = self.embedding(x)
-
-
#print('embed size 1',embed_x.size()) # 32*35*256
-
# batch_size x text_len x embedding_size -> batch_size x embedding_size x text_len
-
embed_x = embed_x.permute(
0,
2,
1)
-
#print('embed size 2',embed_x.size()) # 32*256*35
-
out = [conv(embed_x)
for conv
in self.convs]
#out[i]:batch_size x feature_size*1
-
#for o in out:
-
# print('o',o.size()) # 32*100*1
-
out = torch.cat(out, dim=
1)
# 对应第二个维度（行）拼接起来，比如说5*2*1,5*3*1的拼接变成5*5*1
-
#print(out.size(1)) # 32*400*1
-
out = out.view(
-1, out.size(
1))
-
#print(out.size()) # 32*400
-
if
not self.use_element:
-
out = F.dropout(input=out, p=self.dropout_rate)
-
out = self.fc(out)
-
return out
embed_x一开始大小为32*35*256，32为batch_size。经过permute，变为32*256*35，输入到自定义的网络后，out中的每一个元素，大小为32*100*1，共有4个元素。在dim=1维度上进行拼接后，变为32*400*1，在经过view，变为32*400，最后通过400*num_class大小的全连接矩阵，变为32*2。