CNN有多少维度？

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，通常被用于图像识别、计算机视觉等任务。

CNN的输入是一个张量（Tensor），其维度由输入的数据决定，一般来说，图像数据是由像素组成的矩阵或张量，其维度取决于图像的大小和通道数。

在CNN中，卷积层、池化层等操作都是在高维张量上进行的，因此，CNN的中间层通常也是高维张量。在经典的卷积神经网络中，常见的维度包括：

• 输入数据的维度：一般是一个三维张量，即高度、宽度和通道数。

• 卷积核的维度：一般是一个四维张量，即高度、宽度、输入通道数和输出通道数。

• 池化层输出的维度：一般是一个四维张量，即高度、宽度、通道数和样本数。

综上所述，CNN中包含的维度是根据具体的网络结构和任务而定，通常会涉及到多个高维张量。