（1）一维卷积一般用于处理文本数据，常用语自然语言处理中，输入一般是文本经过embedding的二维数据。1维卷积对于处理时间序列数据有重要意义。

 （2）Conv1d的输入是三维数据:(Batch_size, channels, width)，卷积操作沿着通道维对width维进行。

参考：

简谈一维卷积_Zero_to_zero1234的博客-CSDN博客_一维卷积与二维卷积的区别

MaxPooling1D和globalMaxPooling1D的区别_会发paper的学渣的博客-CSDN博客_globalmaxpooling1d

卷积Conv1D参数讲解_像蝼蚁这样的人的博客-CSDN博客_conv1d参数

tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）_233彭于晏的博客-CSDN博客

CNN中的1维卷积_graceful snow的博客-CSDN博客_cnn 一维卷积