56.1 三阶张量

我们先看一个卷积运算的例子，图56-1是对通道数为3的数据进行卷积运算的情形。

图56-1 对三阶张量进行卷积运算的例子

图56-1中的卷积运算的计算步骤与二阶张量的相同。除了在更深的方向上增加数据，过滤器的工作方式和计算方法都没有发生变化。这里需要注意的是，输入数据的通道数和过滤器的通道数相同。图56-1的输入数据和过滤器的通道数都是3。另外，我们可以将过滤器在垂直方向和水平方向上的大小设置为任意数字。在上面的例子中，过滤器的大小是(3,3)，我们也可以把它设置为其他的值，如(1,2)或(2,1)。

与上一个步骤一样，图56-1中的过滤器在水平方向和垂直方向这两个维度上移动，因此，该过滤器被分类到二维卷积层中（尽管是针对三阶张量进行的卷积运算）。在许多深度学习框架中，该处理被实现为Conv2d或Convolution2d类。