一维卷积不代表卷积核只有一维，也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
in_channels(int) – 输入信号的通道。在文本分类中，即为词向量的维度
out_channels(int) – 卷积产生的通道。有多少个out_channels，就需要多少个1维卷积
kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸，卷积核的大小为(k,)，第二个维度是由in_channels来决定的，所以实际上卷积大小为kernel_size*in_channels
stride(int or tuple, optional) - 卷积步长
padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数
dilation(int or tuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距
groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数
bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置
下面通过具体例子说明参数的设置和用法。
代码如下：
import torch
import torch.nn as nn
卷积大小为kernel_size*in_channels, 此处也即 3 * 4, 每个卷积核产生一维的输出数据，长度与输入数据的长度和stride有关，根据ouotput可知是3，第二个参数2也就卷积核的数量
m = nn.Conv1d(4, 2, 3, stride=2)
# 第一个参数理解为batch的大小，输入是4 * 9格式
input = torch.randn(1, 4, 9)
print(input)
output = m(input)
print(output)
print(output.size())
输出如下：
tensor([[[-0.2105, -1.0958, 0.7299, 1.1003, 2.3175, 0.8186, -1.7510, -0.1925, 0.8591],
[ 1.0991, -0.3016, 1.5633, 0.6162, 0.3150, 1.0413, 1.0571, -0.7014, 0.2239],
[-0.0658, 0.4755, -0.6653, -0.0696, 0.3483, -0.0360, -0.4665, 1.2606, 1.3365],
[-0.0186, -1.1802, -0.8835, -1.1813, -0.5145, -0.0534, -1.2568, 0.3211, -2.4793]]])
tensor([[[-0.8012, 0.0589, 0.1576, -0.8222],
[-0.8231, -0.4233, 0.7178, -0.6621]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)
torch.Size([1, 2, 4])
第一个卷积核进行如下操作：
得到输出1*4的输出：
[-0.8012, 0.0589, 0.1576, -0.8222]
第二个卷积核进行类似操作：
得到输出1*4的输出：
[-0.8231, -0.4233, 0.7178, -0.6621]
合并得到最后的2*4的结果：
输入的input为 4 * 9 ，输出为 2 * 4
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