在PyTorch中，一維卷積的初始化可以通過torch.nn.Conv1d類來實現。在創建這個類時，你可以指定卷積核的大小、步長、填充等參數。默認情況下，權重矩陣會使用Xavier/Glorot初始化方法進行初始化。
下面是一個簡單的例子，展示了如何創建一個一維卷積層并進行初始化：
import torch
import torch.nn as nn
# 創建一個一維卷積層
conv1d = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 打印卷積層的權重矩陣
print("Weight matrix:")
print(conv1d.weight)
在這個例子中，我們創建了一個一維卷積層，其中in_channels表示輸入通道數，out_channels表示輸出通道數，kernel_size表示卷積核的大小，stride表示步長，padding表示填充。默認情況下，權重矩陣會使用Xavier/Glorot初始化方法進行初始化。
