pytorch中torch.nn.Conv2d中的groups参数
先来看官方的说明： groups = 1 时就是标准的卷积运算 groups=2 时就是分组为2的组卷积 分组后分两半进行卷积运算，6个卷积核分两组，最后将结果cat在一起 groups = input_channels的情况是这样的 当输入通道数等于输出通道数时，就是深度可分离卷积的depthwise conv，可查看mobilenet的论文理解该卷积 令我迷惑的时输出通道数不等于输入通道数时（
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