主要介绍了Keras Convolution1D与Convolution2D区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

以下是Convolution1D的例子： from keras.layers import Convolution1D from keras.models import Sequential model=Sequential() model.add(Convolution1D( filters=64, #64个滤波器 －》生成 64深度 kernel_size=3, #长度 为 3 input_shape=(10,32), # 输入形状 就是 图片形状 (step,input_dim)