Pytorch张量的哪一部分代表通道？

Question

令人惊讶的是，环顾互联网后，我还没有找到这个问题的答案。我对3D张量特别感兴趣。通过自己的实验，我发现在创建张量时：

h=torch.randn(5,12,5)

然后在其上放一个卷积层，定义如下：

conv=torch.nn.Conv1d(12,48,3,padding=1)

输出是（5,48,5）张量。那么，我是否假设对于火炬中的3d张量，中间数字代表通道数，我是否正确？

编辑：似乎在运行conv2d时，输入维是张量中的第一个条目，例如，我需要将其设为4d张量（1,48,5,5）。现在我很困惑

任何帮助深表感谢！

Answer 1

对于conv2D，输入应为（N，C，H，W）格式。N是样本数/ batch_size。C是渠道。H和W分别是高度和宽度。

请参阅https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Conv2d中的形状文档

对于conv1D，输入应为（N，C，L），请参见https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#conv1d上的文档