使用PyTorch，当我有填充时，我的Conv1d尺寸是如何减小的？

在使用PyTorch进行卷积操作时，当存在填充（padding）时，Conv1d尺寸会如何减小的。

卷积操作是通过滑动一个卷积核（kernel）在输入数据上进行计算得到输出特征图。Conv1d是指在一维数据上的卷积操作。

当存在填充时，填充是指在输入数据的两端或者一侧添加额外的零元素。填充的目的是为了保持输入和输出特征图的尺寸一致或者控制卷积操作对输入数据边缘的影响。

在进行Conv1d操作时，填充的存在会影响输出特征图的尺寸。具体来说，填充会使得输入序列的两侧或者一侧增加额外的元素，从而使得卷积核可以在输入序列上进行滑动计算。这样，输出特征图的尺寸会相应增加。

如果原始输入序列的长度为L，填充的长度为P，卷积核的大小为K，步长（stride）为S，那么输出特征图的尺寸计算公式为：

output_size = (L - K + 2P) / S + 1

其中，L是输入序列的长度，K是卷积核的大小，P是填充的长度，S是步长。注意，这里的除法是整数除法，结果取整数部分。

根据上述公式可以得出，当存在填充时，Conv1d的尺寸会根据填充长度、输入序列长度、卷积核大小和步长进行计算得到输出特征图的尺寸。

需要注意的是，这里提到的是PyTorch中的Conv1d操作的尺寸计算方法。不同的深度学习框架或者库可能存在略微不同的实现方式和计算公式。

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