上面介绍了一个张量和一个卷积核进行卷积。他们的深度相等才能进行卷积，下面介绍一个张量与多个卷积核的卷积。同一个张量与多个卷积核的卷积本质上是该张量分别与每一个卷积核卷积，然后将每一个卷积结果在深度方向上连接起来。

举例：以长度为3、深度为3的输入张量与2个长度为2、深度为3的卷积核卷积为例，过程如下：

参考资料

《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》_张平

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深度学习面试题09：一维卷积（Full卷积、Same卷积、Valid卷积、带深度的一维卷积）

目录

一维Full卷积

一维Same卷积

一维Valid卷积

三种卷积类型的关系

具备深度的一维卷积

具备深度的张量与多个卷积核的卷积

参考资料

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