深度可分离卷积代码pytorch
时间: 2025-05-04 21:43:00 浏览: 28
### 深度可分离卷积的 PyTorch 实现
深度可分离卷积是一种高效的卷积操作方法,它通过将标准卷积分解为两个更简单的操作来减少计算量和模型参数的数量。具体来说,深度可分离卷积由两部分组成:深度卷积(Depthwise Convolution)和逐点卷积(Pointwise Convolution)。前者对每个输入通道单独应用卷积核,而后者则通过 \(1 \times 1\) 卷积调整通道数。
以下是基于 PyTorch 的深度可分离卷积实现代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class DepthwiseSeparableConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False):
super(DepthwiseSeparableConv, self).__init__()
# 深度卷积 (Depthwise Convolution): groups=in_channels 表示按通道分组
self.depthwise_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=kernel_size,
stride=stride, padding=padding, groups=in_channels, bias=bias)[^2]
# 逐点卷积 (Pointwise Convolution): 使用 1x1 卷积改变通道数
self.pointwise_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=bias)[^3]
def forward(self, x):
# 首先执行深度卷积
x = self.depthwise_conv(x)
# 然后执行逐点卷积
x = self.pointwise_conv(x)
return x
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) # 输入张量形状 [batch_size, channels, height, width]
model = DepthwiseSeparableConv(in_channels=3, out_channels=64)
output = model(input_tensor)
print(output.shape) # 输出应为 [1, 64, 32, 32]
```
上述代码中,`nn.Conv2d` 中的 `groups` 参数被设置为 `in_channels` 来实现深度卷积。随后,\(1 \times 1\) 卷积用于调整输出通道数并增加非线性能力。
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#### 关键概念解释
- **深度卷积**:通过对每个输入通道独立地应用卷积核,减少了计算复杂度。其核心在于 `groups=in_channels` 的设定[^2]。
- **逐点卷积**:利用 \(1 \times 1\) 卷积完成跨通道的信息融合,并扩展或压缩特征图的维度。
这种分解方式显著降低了传统卷积所需的计算资源,在移动设备和嵌入式系统中尤为适用。
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