Conv1d是一个卷积层，用于处理具有一个空间维度的序列数据，例如文本或时间序列数据。它将一维卷积应用于输入Tensor，沿着输入序列滑动大小为kernel_size的内核，并产生具有一个空间维度的输出Tensor。
另一方面，Conv2d是一个卷积层，它对具有两个空间维度的图像数据进行操作。它将二维卷积应用于输入Tensor，沿着输入图像的高度和宽度维度滑动大小为kernel_size的内核，并产生具有两个空间维度的输出Tensor。
因此，虽然两个层都执行卷积，但差异在于它们操作的输入数据的空间维度的数量，Conv1d在一个空间维度上操作，Conv2d在两个空间维度上操作。
根据输入数据的性质选择适当的卷积层非常重要，以确保正确应用卷积运算并产生有意义的结果。
当kernel_size=1时，Conv1d和Conv2d层都将大小为1的过滤器应用于输入Tensor。在这种情况下，两层都执行所谓的“1x1卷积”。
然而，尽管使用了相同的过滤器大小，Conv1d和Conv2d仍然是不同的层，对不同类型的数据进行操作。Conv1d对具有一个空间维度的序列数据进行操作，而Conv2d对具有两个空间维度的图像数据进行操作。即使kernel_size=1，Conv1d和Conv2d层也不等同，应根据输入数据的性质适当使用。
值得注意的是，kernel_size=1通常用于Conv2d层的降维或特征聚合，同时保持数据的空间结构。这种技术通常用于卷积神经网络架构，如ResNet，以减少特征Map或通道的数量，而不影响输入的空间维度。