1dcnn pytorch代码
时间: 2025-06-22 20:29:45 浏览: 19
### 关于1D CNN在PyTorch中的代码实现
以下是基于PyTorch框架的1D卷积神经网络(CNN)的代码实现示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Simple1DCNN(nn.Module):
def __init__(self, input_channels, output_size):
super(Simple1DCNN, self).__init__()
# 定义一层1D卷积层,输入通道数为input_channels,输出通道数为32,核大小为3
self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=input_channels, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# ReLU激活函数
self.relu = nn.ReLU()
# 最大池化层,窗口大小为2
self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
# 全连接层,假设经过前面操作后的特征图为(32, L),其中L是长度
self.fc = nn.Linear(32 * 8, output_size) # 假设最终展平后维度为32*8
def forward(self, x):
# 输入形状应为 (batch_size, input_channels, sequence_length)
x = self.conv1(x) # 卷积操作
x = self.relu(x) # 激活函数
x = self.pool(x) # 池化操作
# 展平张量以便送入全连接层
x = x.view(x.size(0), -1)
# 全连接层
x = self.fc(x)
return x
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = Simple1DCNN(input_channels=1, output_size=10) # 假设有1个输入通道,10类输出
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 分类任务常用交叉熵损失
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 随机生成一些数据用于测试
inputs = torch.randn(5, 1, 16) # 批次大小为5,序列长度为16
labels = torch.randint(0, 10, (5,)) # 随机标签
# 训练过程
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
print("Model Output:", outputs)
```
#### 实现说明
上述代码定义了一个简单的1D CNN模型,适用于一维时间序列或信号分类任务。该模型包括以下主要部分:
- **Conv1d**:执行一维卷积操作[^1]。
- **ReLU**:作为非线性激活函数引入非线性特性[^1]。
- **MaxPool1d**:通过最大池化减少空间尺寸,降低计算复杂度[^1]。
- **Linear Layer**:将卷积提取到的特征映射到目标类别数量。
此代码还展示了如何初始化模型、设置损失函数和优化器,并完成前向传播与反向传播的过程[^2]。
#### 社群支持与扩展功能
PyTorch因其灵活性和强大的社区支持而受到广泛欢迎。如果需要进一步的功能定制或者更复杂的架构设计,可以参考更多开源项目或文档[^3]。
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