分组卷积的由来

分组卷积最早开始于AlexNet，主要为了解决单个GPU无法处理含有大量计算量和存储需求的卷积层这个问题。目前，分组卷积多被用于构建用于移动设备的轻量级网络模型。例如深度可分离卷积。

pytorch中的使用方法

Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’)

Args:in_channels (int): Number of channels in the input imageout_channels (int): Number of channels produced by the convolutionkernel_size (int or tuple): Size of the convolving kernelstride (int or tuple, optional): Stride of the convolution. Default: 1padding (int, tuple or str, optional): Padding added to all four sides ofthe input. Default: 0padding_mode (string, optional): ``'zeros'``, ``'reflect'``,``'replicate'`

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