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今天小编就为大家分享一篇对pytorch的函数中的group参数的作用介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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 groups
groups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6611=36个参数，即需要6个61*1的卷积核
计算时就是6H_inW_in的输入整个乘以一个611的卷积核，得到输出的一个channel的值,即1H_outW_out。这样经过6次与6个卷积核计算就能够得到6H_outW_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211的卷积核，只需要需要621*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2H_inW_in的小输入，分别与211大小的卷积核进行三次运算，然后将得到的3个2H_outW_out的小输出concat起来得到最后的6H_outW_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。
非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是
没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！
其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]想做你自己想成为高尚人，加油！
