二维卷积转变为三维卷积

二维卷积转换为三维卷积可以通过在输入和卷积核张量中添加一个维度来实现。假设输入张量的形状为 $(batch\_size, height, width, channels)$，卷积核张量的形状为 $(kernel\_height, kernel\_width, input\_channels, output\_channels)$，那么我们可以将它们分别转换为 $(batch\_size, height, width, 1, channels)$ 和 $(1, kernel\_height, kernel\_width, input\_channels, output\_channels)$ 的形状，然后使用tensorflow中的`tf.nn.conv3d`函数进行三维卷积操作。在这种情况下，第四个维度被称为`depth`，因为它对应于二维卷积中的通道维度。