将1D CNN从Keras转换为Pytorch

Question

我正在尝试从Tensorflow Keras切换到Pytorch。

我的输入数据集的形状为(-1,128,6)

我在喀拉拉邦有以下模型：

serverModel = Sequential()
serverModel.add(Conv1D(196,  16, activation='relu',name = 'base1',input_shape=(128,6), padding='same'))
serverModel.add(MaxPool1D(pool_size=4, padding='same',name = 'base2'))
serverModel.add(Flatten(name = 'flatten'))
serverModel.add(Dense(1024, activation = 'relu'))
serverModel.add(Dropout(dropout_rate))
serverModel.add(Dense(activityCount, activation='softmax'))

换句话说，卷积层具有196、16 x 1滤镜。输入是6个维度上长度为128的张量。

我对文档（https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#conv1d）有点困惑

我需要为PyTorch中的1DCNN指定in_channels, out_channels中的什么？完全转换将不胜感激！