From cb1661035a6a75efdeb9558b35244af2b1d0ebcf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: algorithm1832 <737634857@qq.com> Date: Thu, 16 Oct 2025 23:45:10 +0800 Subject: [PATCH] fix broken link for Conv1DTranspose_cn --- docs/api/paddle/nn/Conv1DTranspose_cn.rst | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/api/paddle/nn/Conv1DTranspose_cn.rst b/docs/api/paddle/nn/Conv1DTranspose_cn.rst index 9cad9a7537b..6f732aa763f 100644 --- a/docs/api/paddle/nn/Conv1DTranspose_cn.rst +++ b/docs/api/paddle/nn/Conv1DTranspose_cn.rst @@ -8,7 +8,7 @@ Conv1DTranspose 一维转置卷积层（Convlution1d transpose layer） -该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征大小或者通过 output_size 指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为 NCL 或 NLC 格式，其中 N 为批尺寸，C 为通道数（channel），L 为特征长度。卷积核是 MCL 格式，M 是输出图像通道数，C 是输入图像通道数，L 是卷积核长度。如果组数大于 1，C 等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 `参考文献 `_。如果参数 bias_attr 不为 False，转置卷积计算会添加偏置项。 +该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征大小或者通过 output_size 指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为 NCL 或 NLC 格式，其中 N 为批尺寸，C 为通道数（channel），L 为特征长度。卷积核是 MCL 格式，M 是输出图像通道数，C 是输入图像通道数，L 是卷积核长度。如果组数大于 1，C 等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 `参考文献 `_。如果参数 bias_attr 不为 False，转置卷积计算会添加偏置项。 输入 :math:`X` 和输出 :math:`Out` 函数关系如下：