PyTorch中的
Conv1d和Conv2d是
卷积 神经网络（CNN）中常用的
卷积层。
Conv1d用于一维信号（如音频），而Conv2d用于二维信号（如图像）。
Conv1d是一种一维
卷积，它可以应用于时序数据、文本等一维信号的处理。在
Conv1d中，
卷积 卷积核之间的点积。
Conv1d的输出张量的形状取决于输入张量、
卷积核的形状以及填充和步幅的设置。
Conv2d是一种二维
卷积，它可以应用于图像等二维信号的处理。在Conv2d中，
卷积核沿着两个维度滑动，计算输入张量与
卷积核之间的点积。Conv2d的输出张量的形状取决于输入张量、
卷积核的形状以及填充和步幅的设置。
在
PyTorch中，
Conv1d和Conv2d的用法类似，但是
Conv1d只需要传入一个维度的
卷积核大小，而Conv2d需要传入两个维度的
卷积核大小。同时，
Conv1d的输入张量的形状是(batch_size, input_channels, input_length)，而Conv2d的输入张量的形状是(batch_size, input_channels, input_height, input_width)。
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