2024年Linux最全可分离卷积及深度可分离卷积详解_深度卷积和深度可分离卷积，2024年最新高级Linux运维开发技术

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2. 分组卷积、深度可分离卷积对比：

• 普通卷积：总参数量是 4x8x3x3=288。
• 分组卷积：假设输入层为一个大小为64×64像素的彩色图片、in_channels=4，out_channels=8,经过2组卷积层，最终输出8个Feature Map，我们可以计算出卷积层的参数数量是 2x8x3x3=144。
• 深度可分离卷积：逐深度卷积的卷积数量是 4x3x3=36, 逐点卷积卷积数量是 1x1x4x8=32，总参数量为68。

#普通卷积层
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
conv = Conv_test(4, 8, 3, padding=1, groups=1).to(device)
print(summary(conv,  input_size=(4, 64, 64)))
----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1            [-1, 8, 64, 64]             288
================================================================
Total params: 288
Trainable params: 288
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.06
Forward/backward pass size (MB): 0.25
Params size (MB): 0.00
Estimated Total Size (MB): 0.31
----------------------------------------------------------------
None

# 分组卷积层，输入的是4x64x64,目标输出8个feature map
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
conv = Conv_test(4, 8, 3, padding=1, groups=2).to(device)
print(summary(conv,  input_size=(4, 64, 64)))
----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1            [-1, 8, 64, 64]             144
================================================================
Total params: 144
Trainable params: 144
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.06
Forward/backward pass size (MB): 0.25
Params size (MB): 0.00
Estimated Total Size (MB): 0.31
----------------------------------------------------------------
None

# 逐深度卷积层，输入同上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else