先粘贴一段official guide：nn.conv1d官方
我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。话不多说，先粘代码（菜鸡的自我修养）
class CNN1d(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN1d,self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(1,100,2),
nn.BatchNorm1d(100),
nn.ReLU(),
2021-10-07 22:33:37
47KB
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keras-conv1d
描述
用Keras训练和评估一维卷积神经网络的代码。 使用多个通道和过滤器来探索conv1d选项。
该示例适用于的原始惯性信号。
设置
使用miniconda安装所有依赖项（来自 ）：
通过在您的主目录中获取install_miniconda.sh来安装miniconda2 。 注销并在此之后重新登录。
cp install_miniconda.sh ~ /
cd ~
source install_miniconda.sh
安装其余依赖项：
cd ~ /keras-conv1d
source install.sh
每次登录时，请进行以下设置：
source setup.sh
跑步
cd train
python keras_conv1d.py
2021-09-15 16:56:12
8KB
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主要介绍了基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-04-22 21:03:29
69KB
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使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类，准确率达到 97.91%、 98.74%
2021-03-11 21:50:10
11.06MB
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