深度可分离卷积pytorch

深度可分离卷积在PyTorch中的实现可以使用nn.Sequential和nn.Conv2d模块来完成。具体实现代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class SeparableConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True):
        super(SeparableConv2d, self).__init__()

        # depthwise convolution
        self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups=in_channels, bias=bias)

        # pointwise convolution
        self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, 1, 0, 1, 1, bias=bias)

    def forward(self, x):
        x = self.depthwise(x)
        x = self.pointwise(x)
        return x

这里定义了一个名为SeparableConv2d的类，实现了深度可分离卷积的前向传播过程。在类的构造函数中，我们定义了两个卷积层，分别是深度卷积和点卷积，其中深度卷积的groups参数设置为输入通道数in_channels，这样就实现了深度可分离卷积的效果。在前向传播过程中，首先进行深度卷积，然后进行点卷积，最后输出结果。