因此，在2d卷积中，当我定义3x3内核时，实际上是使用3x3xn内核执行该操作，n是输入通道的数量。
3d卷积中是否相同？也就是说，如果我在尺寸为（128,128,128,3）（宽度，高度，深度，通道）的输入上定义3x3x3内核，那么该操作是使用尺寸为3x3x3x3的内核执行的，其中后三个值由输入通道数？
这是一个好问题。 3d相机通过并排捕获两个平面图像来工作。我不确定张量形式的外观，但是一张照片的标准尺寸为1080x1080x3，另一张照片的尺寸相同，并且它们必须以某种方式相互关联。实际上，Facebook刚刚针对这种类型的操作推出了一个名为PyTorch 3D的新库]