面经：ShuffleNetV12特点汇总

ShuffleNetV1

当GConv的groups = input_channels，即为DW卷积。

GConv虽然能够减少参数和计算量，但GConv中不同组之间的信息没有交流。为了解决这个问题，提出channel Shuffle的方法。在通过GConv之后，通过channel shuffle，取每个groups对应的通道数进行拼接，重新组成新的通道数。

def channel_shuffle(x: Tensor, groups: int) -> Tensor:

    batch_size