pytorch conv2d groups用法

在 PyTorch 中，Conv2d 层中的 groups 参数是一个非常有用的参数。它可以让我们控制卷积核的分组，从而使得卷积操作可以更加灵活地适应不同的需求。

具体来说，groups 参数控制输入特征图和卷积核的分组数。如果 groups=1，那么输入特征图和卷积核将被视为单一的组，即普通的卷积操作。而如果 groups 不等于 1，则输入特征图和卷积核将被分成多个组，每个组之间进行独立的卷积操作。

举个例子，假设我们有一个输入特征图大小为 [N, C, H, W]，卷积核大小为 [C_out, C_in, kH, kW]，其中 N 表示 batch size，C 表示通道数，H 和 W 分别表示特征图的高和宽。如果我们设置 groups=C_in，则会将输入特征图和卷积核分成 C_in 个组，每个组包含 C/C_in 个通道。这样，每个组内部的通道将会与相应的卷积核进行卷积，最终输出的特征图将会是 C_out 组卷积结果的拼接。

总的来说，groups 参数可以用来控制特征图和卷积核的分组，从而实现更加灵活的卷积操作。