branch1x1 = conv2d_bn(x, 32, 1, 1)用ghostmodule代替1*1卷积

可以使用GhostModule来代替1x1卷积。GhostModule是一种轻量级的模块，可以减少计算量和参数数量。它通过在输入特征图上进行随机采样，生成多个子特征图，然后将它们进行拼接和卷积操作来实现类似于1x1卷积的效果。

下面是使用GhostModule替代1x1卷积的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GhostModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, ratio=2):
        super(GhostModule, self).__init__()
        self.primary_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels // ratio, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.cheap_operation = nn.Conv2d(out_channels // ratio, out_channels, 1, stride=1, padding=0, bias=False)

    def forward(self, x):
        x1 = self.primary_conv(x)
        x2 = self.cheap_operation(x1)
        out = torch.cat([x1, x2], dim=1)
        return out

# 使用GhostModule替代1x1卷积
branch1x1 = GhostModule(in_channels, 32, kernel_size=1)

请注意，上述代码中的`in_channels`是输入特征图的通道数，可以根据实际情况进行调整。