一、卷积操作的维度计算

卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。

首先，我们看一下卷积操作涉及的东西，一个卷积操作需要定义卷积核的大小、输入图像的padding长度以及卷积操作的步长。以一个二维输入为例，一个多卷积核操作的示意图如下：

这个例子的输入数据是一个三维数据，带有通道数，输入数据第三个维度是通道数，使用了两个卷积核（滤波器）扫描得到两个二维图像（一个卷积核对一个三维数据，即带多个通道的二维数据扫描可以得到一个图像，要求卷积核也是三维，且通道数和输入数据通道数一样），组成输出数据的两个通道。下面我们来描述具体计算。

假设输入数据大小是：

w \times h

其中，w是宽度，h是高度。卷积核大小是:

f \times f

padding的长度是p（padding），步长是s（stride）：
那么经过卷积操作之后，输出的数据大小：

\lfloor\frac{w + 2p - f}{s} +1 \rfloor \times \lfloor \frac{h +2p - f }{p} + 1\rfloor

如果输入的数据是三维数据，即：

w \times h \times c

其中，w是宽度，h是高度，c是通道数（对于RGB图像输入来说，这个值一般是3，在文本处理中，通常是不同embedding模型的个数，如采用腾讯训练的、谷歌训练的等）。

这个时候的卷积核通常也是带通道的三维卷积核：

f \times f \times c

注意，一般来说，卷积核的通道数c和输入数据的通道数是一致的。因此，这个时候卷积之后的输出依然是一个二维数据，其大小为：

\lfloor \frac{w + 2p - f}{s} +1 \rfloor \times \lfloor \frac{h +2p - f}{s} + 1 \rfloor

这里的维度做了向下取整，防止结果不是整数的情况。假如希望输出的也是带通道的结果，那么这时候就要使用多个卷积核来操作了，最终输出的数据维度是：

\lfloor \frac{w + 2p - f }{s} +1 \rfloor \times \lfloor \frac{h +2p - f}{p} + 1 \rfloor \times c'

其中c`是卷积核的个数。

二、深度学习框架中Conv1d、Conv2d

在像PyTorch、Tensorflow中，都有类似Conv1d、Conv2d和Conv3d的操作。这也都和卷积操作的维度有关，里面的参数都要定义好。例如如下的卷积操作：

self.convs = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(in_channels=32,
                      out_channels=16,
                      kernel_size=5,
                      stride=1,
                      padding=0),
            nn.BatchNorm1d(16),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )

这里面的参数要定义好，否则容易出错。我们将分别介绍。

Conv1d是一维卷积操作，它要求输入的数据是三维的，即：

\text{min batch size} \times \text{in channels number} \times L_{in}

最终输出的参数也是三维的：

\text{min batch size} \times \text{out channels number} \times L_{out}

这里的out_channels定义了将由几个卷积核来扫描，kernel_size则定义了每一个卷积核大小，都可以自有定义。最终，输出的min_batch_size不变，out_channels数量根据定义的参数来，而输出的width计算如下：

\lfloor \frac{L_{in} + 2p - f}{s} +1 \rfloor

类似的，如果使用Conv2D做卷积操作，那么输入就是四维的：

N \times C_{in} \times H_{in} \times W_{in}

这里的N是min batch size，C_{in}是输入数据的通道数，H_{in}是输入数据的高度，W_{in}是输入数据的宽度。其输出也是四维的，根据定义的卷积核大小和数量得到的输出维度如下：

N \times C_{out} \times H_{out} \times W_{out}

其中，C_{out}是根据卷积核的数量定义的输出数据的通道数，因为一个卷积核只能扫描得到一个二维图。其中H_{out}和W_{out}的计算如下：

H_{out} = \lfloor \frac{H_{in} + 2p - f}{s} +1 \rfloor

W_{out} = \lfloor \frac{W_{in} + 2p - f}{s} +1 \rfloor