一维卷积Conv1D

1D 卷积层 (例如时序卷积)。

该层创建了一个卷积核，该卷积核以单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积，以生成输出张量。如果 use_bias 为 True，则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。

当使用该层作为模型第一层时，需要提供 input_shape 参数（整数元组或 None），例如， (10, 128) 表示 10 个 128 维的向量组成的向量序列， (None, 128) 表示 128 维的向量组成的变长序列。

参数

filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。
kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。
strides: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明卷积的步长。指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
padding: “valid”, “causal” 或 “same” 之一 (大小写敏感) “valid” 表示「不填充」。 “same” 表示填充输入以使输出具有与原始输入相同的长度。 “causal” 表示因果（膨胀）卷积，例如，output[t] 不依赖于 input[t+1:]，在模型不应违反时间顺序的时间数据建模时非常有用。详见 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio, section 2.1。
data_format: 字符串, “channels_last” (默认) 或 “channels_first” 之一。输入的各个维度顺序。 “channels_last” 对应输入尺寸为 (batch, steps, channels) (Keras 中时序数据的默认格式) 而 “channels_first” 对应输入尺寸为 (batch, channels, steps)。
dilation_rate: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指定用于膨胀卷积的膨胀率。当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。如未指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

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