深度可分离卷积代码如何写

深度可分离卷积的代码可以通过使用 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架来实现。在 Keras 中，可以使用 SeparableConv2D 层来实现深度可分离卷积，代码示例如下：

from keras.layers import SeparableConv2D

model = Sequential()
model.add(SeparableConv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)))

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.nn.depthwise_conv2d 和 tf.nn.separable_conv2d 函数来实现深度可分离卷积，代码示例如下：

import tensorflow as tf

input = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, height, width, channels])
depthwise_filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, channels, 1], stddev=.1))
pointwise_filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([1, 1, channels, 32], stddev=.1))

depthwise_conv = tf.nn.depthwise_conv2d(input, depthwise_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
pointwise_conv = tf.nn.conv2d(depthwise_conv, pointwise_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

以上是深度可分离卷积的代码实现示例，希望能对您有所帮助。