上来先总结

• 内核（kernel）是一个二维矩阵，长*宽；
• 滤波器（filter）也叫卷积核，过滤器。是一个三维立方体，长× 宽 × 深度， 其中深度便是由多少张内核构成，与输入层的深度一致。
• 两者之间的关系：可以说 kernel 是 filter 的基本元素， 多张 kernel 组成一个 filter。

举例子解释

假设输入是RGB彩色图像，输入通道数为3，只有一个卷积核，卷积核大小是3 * 3，padding=0，stride=1。

• 因为要对输入的每一个通道的像素值进行卷积运算，所以卷积核的通道数量必须要与输入通道数量保持一致，这里都是3通道；
• 因为是一张图像的不同通道，所以不同通道的卷积核的大小必须一致，这里都是3x3；
• 于是这个卷积核扩展成具有3张内核（3个通道）的卷积核，每个内核是一个3x3大小的二维矩阵。
• 3个3x3内核分别对应图像的3个通道，但是不同通道上的内核的参数并不相同。

如下图所示：

每一个通道的像素值与对应的卷积核通道的数值进行卷积，因此每一个通道会对应一个输出卷积结果，三个卷积结果对应位置累加求和，得到最终的卷积结果。

再来理解这句话：

滤波器（filter）也叫卷积核，过滤器。是一个三维立方体，长× 宽 × 深度， 其中深度便是由多少张内核构成，与输入层的深度一致。

深度即通道数，这一个卷积核会根据输入通道数（in_channels）来扩展，变成具有输入通道数（in_channels）张内核的卷积核。