branch1x1 = conv2d_bn(x, 32, 1, 1)用ghostmodule代替1*1卷积

您可以使用Ghost Module来替代1x1卷积。Ghost Module是一种轻量级的卷积操作，它可以减少模型的参数量和计算量。Ghost Module的原理是将输入特征图分成多个子特征图，然后在每个子特征图上应用较小的卷积核来进行卷积操作。

以下是使用Ghost Module替代1x1卷积的示例代码：

import tensorflow as tf

def ghost_module(x, num_channels, kernel_size):
    # 将输入特征图分成两个子特征图
    ghost_channels = num_channels // 2
    
    # 第一个子特征图使用1x1卷积
    branch1x1 = tf.keras.layers.Conv2D(ghost_channels, 1)(x)
    
    # 第二个子特征图使用较小的卷积核进行卷积
    branch3x3 = tf.keras.layers.Conv2D(ghost_channels, kernel_size, padding='same')(x)
    
    # 将两个子特征图连接起来
    out = tf.keras.layers.Concatenate()([branch1x1, branch3x3])
    
    return out

# 使用Ghost Module替代1x1卷积
branch1x1 = ghost_module(x, 32, 1)

上述代码中，`ghost_module`函数接受输入特征图`x`、输出通道数`num_channels`和卷积核大小`kernel_size`作为参数。它首先将输入特征图分成两个子特征图，然后分别使用1x1卷积和较小的卷积核进行卷积操作。最后，将两个子特征图连接起来作为输出。

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时可能需要根据您的模型结构和需求进行修改。