conv1d和conv2d的区别（conv1d和conv2d的区别cov3d）



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如有错误，欢迎斧正。

我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：

区别在于input和filter传递的参数不同，input不必说，filter=kernel是什么呢？

我们进入Conv1D和Conv2D的源代码看一下。他们的代码位于layers/convolutional.py里面，二者继承的都是基类_Conv(Layer)。

进入_Conv类查看代码可以发觉以下代码：

我们假设，Conv1D的input的大小是（600,300），而Conv2D的input大小是（m,n,1），二者kernel_size为3。

进入conv_utils.normalize_tuple函数可以看到：

所以上述代码得到的kernel_size是kernel的实际大小，根据rank进行计算，Conv1D的rank为1，Conv2D的rank为2，如果是Conv1D，那么得到的kernel_size就是（3,）如果是Conv2D，那么得到的是（3,3）

input_dim = input_shape[channel_axis] kernel_shape = self.kernel_size + (input_dim, self.filters)

又因为以上的inputdim是最后一维大小(Conv1D中为300，Conv2D中为1），filter数目我们假设二者都是64个卷积核。

因此，Conv1D的kernel的shape实际为：

（3,300,64）

而Conv2D的kernel的shape实际为：

（3,3,1,64）

刚才我们假设的是传参的时候kernel_size=3，如果，我们将传参Conv2D时使用的的kernel_size设置为自己的元组例如（3,300），那么传根据conv_utils.normalize_tuple函数，最后的kernel_size会返回我们自己设置的元组，也即（3,300）那么Conv2D的实际shape是：

（3,300,1,64），也即这个时候的Conv1D的大小reshape一下得到，二者等价。

换句话说，Conv1D（kernel_size=3）实际就是Conv2D（kernel_size=（3,300）），当然必须把输入也reshape成（600,300,1），即可在多行上进行Conv2D卷积。

这也可以解释，为什么在Keras中使用Conv1D可以进行自然语言处理，因为在自然语言处理中，我们假设一个序列是600个单词，每个单词的词向量是300维，那么一个序列输入到网络中就是（600,300），当我使用Conv1D进行卷积的时候，实际上就完成了直接在序列上的卷积，卷积的时候实际是以（3,300）进行卷积，又因为每一行都是一个词向量，因此使用Conv1D（kernel_size=3）也就相当于使用神经网络进行了n_gram=3的特征提取了。

这也是为什么使用卷积神经网络处理文本会非常快速有效的内涵。

补充知识：Conv1D、Conv2D、Conv3D

由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。

1. 二维卷积

图中的输入的数据维度为

上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3，即输入的数据维度变为（

以上都是在过滤器数量为1的情况下所进行的讨论。如果将过滤器的数量增加至16，即16个大小为

二维卷积常用于计算机视觉、图像处理领域。

2. 一维卷积

图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为

如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为16，即输入数据维度为

如果过滤器数量为

一维卷积常用于序列模型，自然语言处理领域。

3. 三维卷积

这里采用代数的方式对三维卷积进行介绍，具体思想与一维卷积、二维卷积相同。

假设输入数据的大小为

基于上述情况，三维卷积最终的输出为

三维卷积常用于医学领域（CT影响），视频处理领域（检测动作及人物行为）。

以上这篇基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。

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