depth-wise convolution 代码
时间: 2023-07-09 13:17:08 浏览: 74
以下是深度可分离卷积(depth-wise convolution)的代码实现(使用PyTorch框架):
```python
import torch
import torch.nn as nn
class DepthwiseConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, bias=True):
super(DepthwiseConv2d, self).__init__()
self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups=in_channels, bias=bias)
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
```
该代码实现了一个深度可分离卷积(depth-wise convolution),首先通过`nn.Conv2d`创建一个depthwise卷积层,其中`groups=in_channels`表示分组数为输入通道数,即每个通道只与自己的卷积核进行卷积;接着使用`nn.Conv2d`创建一个pointwise卷积层,即用1x1的卷积核对depthwise卷积层的输出进行卷积,从而得到最终的输出。
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