depthwiseconv2d函数pytorch
时间: 2023-11-29 07:44:27 浏览: 41
depthwiseconv2d函数是PyTorch中的一个卷积函数,它是一种轻量级的卷积方式,可以减少模型参数和计算量。它的作用是对输入的每个通道进行单独的卷积操作,而不是像传统的卷积操作那样对所有通道进行卷积。这个函数的代码如下所示:
```python
depthwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias)
```
其中,各个参数的含义如下:
- in_channels:输入的通道数。
- out_channels:输出的通道数。
- kernel_size:卷积核的大小。
- stride:步长。
- padding:填充。
- dilation:膨胀系数。
- groups:分组卷积的组数。
- bias:是否使用偏置。
举个例子,如果我们想要对一个输入大小为(1, 6, 4, 4)的张量进行深度卷积,输出通道数为6,卷积核大小为2,步长为1,填充为0,分组数为6,那么可以使用以下代码:
```python
depthwise = nn.Conv2d(6, 6, kernel_size=2, stride=1, padding=0, bias=False, groups=6)
input = torch.ones((1, 6, 4, 4))
output = depthwise(input)
print(output.size())
```
输出结果为torch.Size([1, 6, 3, 3]),表示输出的大小为(1, 6, 3, 3)。