本文主要是介绍【Pytorch】的函数中的group参数的作用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
官方的api介绍：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=nn conv2d#torch.nn.Conv2d
Pytorch中nn.Conv2d的用法
nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。
先看一下接口定义：
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数解释：
stride：步长
zero-padding:图像四周填0
dilation:控制 kernel 点之间的空间距离,这个看着定义有点抽象，看下面的图就理解了(图源)
groups:分组卷积
Convolution 层的参数中有一个group参数，其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组, 默认值为1, 也就是说默认输出输入的所有通道各为一组。 比如输入数据大小为90x100x100x32，通道数32，要经过一个3x3x48的卷积，group默认是1，就是全连接的卷积层。
如果group是2，那么对应要将输入的32个通道分成2个16的通道，将输出的48个通道分成2个24的通道。对输出的2个24的通道，第一个24通道与输入的第一个16通道进行全卷积，第二个24通道与输入的第二个16通道进行全卷积。
极端情况下，输入输出通道数相同，比如为24，group大小也为24，那么每个输出卷积核，只与输入的对应的通道进行卷积。
bias:卷积后是否加偏移量
1.当设置group=1时：
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=1)
conv.weight.data.size()返回：
torch.Size([6, 6, 1, 1])另一个例子：
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=3, kernel_size=1, groups=1)
conv.weight.data.size()返回：
torch.Size([3, 6, 1, 1])可见第一个值为out_channels的大小，第二个值为in_channels的大小，后面两个值为kernel_size
2.当设置为group=2时
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=2)
conv.weight.data.size()返回：
torch.Size([6, 3, 1, 1])
3.当设置group=3时
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=3)
conv.weight.data.size()返回：
torch.Size([6, 2, 1, 1])
4.当设置group=4时
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=4)
conv.weight.data.size()报错：
ValueError: in_channels must be divisible by groupsgroups的值必须能整除in_channels
注意：
同样也要求groups的值必须能整除out_channels，举例：
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=3, kernel_size=1, groups=2)
conv.weight.data.size()否则会报错：
ValueError: out_channels must be divisible by groups
5.当设置group=in_channels时
conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=6)
conv.weight.data.size()返回：
torch.Size([6, 1, 1, 1])
所以当group=1时，该卷积层需要6*6*1*1=36个参数，即需要6个6*1*1的卷积核
计算时就是6*H_in*W_in的输入整个乘以一个6*1*1的卷积核，得到输出的一个channel的值,即1*H_out*W_out。这样经过6次与6个卷积核计算就能够得到6*H_out*W_out的结果了
如果将group=3时，卷积核大小为torch.Size([6, 2, 1, 1])，即6个2*1*1的卷积核，只需要需要6*2*1*1=12个参数
那么每组计算就只被in_channels/groups=2个channels的卷积核计算，当然这也会将输入分为三份大小为2*H_in*W_in的小输入，分别与2*1*1大小的卷积核进行三次运算，然后将得到的3个2*H_out*W_out的小输出concat起来得到最后的6*H_out*W_out输出
在实际实验中，同样的网络结构下，这种分组的卷积效果是好于未分组的卷积的效果的。
转自：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10775851.html
这篇关于【Pytorch】的函数中的group参数的作用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
