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资源说明：1维卷积是在词维度上进行卷积。卷积核是二维的，卷积核的列和词向量的列数相同，只需指定卷积核的宽度，即二维矩阵的行数。
tf.nn.conv1d(value, filters, stride, padding)
value: [batch, in_width, in_channels]
batch是输入文本的个数
in_width是样本的单词个数
in_channels是每个单词的维度
(float32 or float64，必须是np.array，因为python基本类型有float，没有float32)
filters: [filter_width, in_channels, out_cha
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