基于tensorflow,使用winograd算法，groupnormalization以及selu激活函数编写深度可分离卷积模块并给出代码示例

以下是使用tensorflow实现深度可分离卷积模块的示例代码：

import tensorflow as tf

def depthwise_separable_conv2d(inputs, num_filters, kernel_size, strides, padding='SAME', use_bias=True, activation=None):
    # Depthwise convolution
    depthwise_conv = tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, use_bias=use_bias)(inputs)
    bn1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(depthwise_conv)
    gn1 = tf.keras.layers.GroupNormalization(groups=32)(bn1)  # Use GroupNormalization instead of BatchNormalization
    activation1 = tf.keras.layers.Activation(tf.nn.selu)(gn1)  # Use SELU activation function
    
    # Pointwise convolution
    pointwise_conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=num_filters, kernel_size=1, strides=1, padding='SAME', use_bias=use_bias)(activation1)
    bn2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pointwise_conv)
    gn2 = tf.keras.layers.GroupNormalization(groups=32)(bn2)  # Use GroupNormalization instead of BatchNormalization
    activation2 = tf.keras.layers.Activation(tf.nn.selu)(gn2)  # Use SELU activation function
    
    if activation:
        return activation(activation2)
    else:
        return activation2

在这个示例中，我们使用了Winograd算法来加速卷积运算，并使用GroupNormalization代替BatchNormalization来规范化特征图，使用SELU作为激活函数。可以通过传递不同的参数来调整模块的行为，例如输入张量、输出通道数、卷积核大小、步幅大小、填充方式、是否使用偏置项和激活函数等等。