基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明

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）：

代码语言：javascript复制

x = tf.nn.convolution(
 input=x,
 filter=kernel,
 dilation_rate=(dilation_rate,),
 strides=(strides,),
 padding=padding,
 data_format=tf_data_format)

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：

代码语言：javascript复制

self.kernel_size = conv_utils.normalize_tuple(kernel_size, rank, 'kernel_size')
……#中间代码省略
input_dim = input_shape[channel_axis]
kernel_shape = self.kernel_size   (input_dim, self.filters)

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：

代码语言：javascript复制

def normalize_tuple(value, n, name):
 """Transforms a single int or iterable of ints into an int tuple.
 # Arguments
 value: The value to validate and convert. Could an int, or any iterable
  of ints.
 n: The size of the tuple to be returned.
 name: The name of the argument being validated, e.g. "strides" or
  "kernel_size". This is only used to format error messages.
 # Returns
 A tuple of n integers.
 # Raises
 ValueError: If something else than an int/long or iterable thereof was
 passed.
 """
 if isinstance(value, int):
 return (value,) * n
 else:
 try:
  value_tuple = tuple(value)
 except TypeError:
  raise ValueError('The `'   name   '` argument must be a tuple of '  
    str(n)   ' integers. Received: '   str(value))
 if len(value_tuple) != n:
  raise ValueError('The `'   name   '` argument must be a tuple of '  
    str(n)   ' integers. Received: '   str(value))
 for single_value in value_tuple:
  try:
  int(single_value)
  except ValueError:
  raise ValueError('The `'   name   '` argument must be a tuple of '  
     str(n)   ' integers. Received: '   str(value)   ' '
     'including element '   str(single_value)   ' of type'  
     ' '   str(type(single_value)))
 return value_tuple

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