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）：
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：
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：
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
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脚本之家。
