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mindspore.ops.conv1d

mindspore.ops.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, pad_mode='valid', padding=0, dilation=1, groups=1)

对输入Tensor计算一维卷积。该Tensor的常见shape为 $(N,C_{in},W_{in})$ ，其中 $N$ 为batch size，$C_{in}$ 为通道数， $W_{in}$ 分别为特征层的宽度， $X_i$ 为 $i^{th}$ 输入值， $b_i$ 为 $i^{th}$ 输入值的偏置项。对于每个batch中的Tensor，其shape为 $(C_{in},W_{in})$ ，公式定义如下：

$$ou{t}_j=\sum _{i=0}^{C_{in}-1}ccor(W_{ij},X_i)+b_j,$$

其中， $ccor$ 为 cross-correlation ， $C_{in}$ 为输入通道数， $j$ 的范围从 $0$ 到 $C_{out}-1$ ， $W_{ij}$ 对应第 $j$ 个过滤器的第 $i$ 个通道， $ou{t}_j$ 对应输出的第 $j$ 个通道。 $W_j$ 为卷积核的切片，其shape为 $(\text{kernel\_size})$ ，其中 $\text{kernel\_size}$ 是卷积核的宽度。完整卷积核的shape为 $(C_{out},C_{in}/\text{groups},\text{kernel\_size})$ ，其中 groups 是在通道上分割输入 input 的组数。

如果 pad_mode 设置为”valid”，则输出宽度为 $\lfloor 1+\frac{W_{in}+\text{padding[0]}-\text{kernel\_size}-(\text{kernel\_size}-1)\times (\text{dilation}-1)}{\text{ stride }}\rfloor$ 。 其中， $dialtion$ 为卷积核元素之间的间距， $stride$ 为移动步长， $padding$ 为添加到输入两侧的零填充。 对于取其他值的 pad_mode 时候的输出高度和宽度的计算，请参考 mindspore.nn.Conv1d 里的计算公式。

请参考论文 Gradient Based Learning Applied to Document Recognition 。更详细的介绍，参见： ConvNets 。

说明

在Ascend平台上，目前只支持深度卷积场景下的分组卷积运算。也就是说，当 groups>1 的场景下，必须要满足 C_{in} = C_{out} = groups 的约束条件。

参数：

• input (Tensor) - shape为 $(N,C_{in},W_{in})$ 的Tensor。

• weight (Tensor) - shape为 $(C_{out},C_{in}/\text{groups},\text{kernel\_size})$ ，则卷积核shape为 $(\text{kernel\_size})$ 。

• bias (Tensor) - 偏置Tensor，shape为 $(C_{out})$ 的Tensor。如果 bias 是None，将不会添加偏置。默认值： None 。

• stride (Union(int, tuple[int])，可选) - 卷积核移动的步长，数据类型为int或1个int组成的tuple。表示在宽度方向的移动步长。默认值： 1 。

• pad_mode (str，可选) - 指定填充模式。取值为 "same" ， "valid" ，或 "pad" 。默认值： "valid" 。

  • same: 输出的宽度与输入整除 stride 后的值相同。填充将被均匀地添加到两侧，剩余填充量将被添加到维度末端。若设置该模式，padding 的值必须为0。

  • valid: 在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。如果设置此模式，则 padding 的值必须为0。

  • pad: 对输入 input 进行填充。在输入上填充 padding 大小的0。如果设置此模式， padding 必须大于或等于0。

• padding (Union(int, tuple[int], list[int])，可选) - 输入 input 的宽度方向上填充的数量。数据类型为int或包含1个int组成的tuple。表示宽度方向的 padding 数量（左右两边均为该值）。值必须大于等于0，默认值： 0 。

• dilation (Union(int, tuple[int])，可选) - 卷积核元素间的间隔。数据类型为int或1个int组成的tuple。若 $k>1$ ，则卷积核间隔 k 个元素进行采样。垂直和水平方向上的 k ，其取值范围为[1, W]。默认值： 1 。

• groups (int，可选) - 将过滤器拆分为组。默认值： 1 。

返回：

Tensor，卷积后的值。shape为 $(N,C_{out},W_{out})$ 。

异常：

• TypeError - stride 、 padding 或 dilation 既不是int也不是tuple。

• TypeError - groups 不是int。

• TypeError - bias 不是Tensor。

• ValueError - bias 的shape不是 $(C_{out})$ 。

• ValueError - stride 或 diation 小于1。

• ValueError - pad_mode 不是”same”、”valid”或”pad”。

• ValueError - padding 是一个长度不等于1的tuple。

• ValueError - pad_mode 不等于”pad”时，padding 大于0。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.arange(64).reshape((4, 4, 4)), mindspore.float32)
>>> weight = Tensor(np.arange(8).reshape((2, 2, 2)), mindspore.float32)
>>> bias = Tensor([-0.12345, 2.7683], ms.float32)
>>> output = ops.conv1d(x, weight, pad_mode='pad', padding=(1,), bias=bias, groups=2)
>>> print(output.shape)
(4, 2, 5)