目前我正在研究計算機視覺，并研究深度卷積。（不是深度分離卷積！）
所以，我想知道的是“depth_multiplier”引數是如何作業的。
首先，
當不使用“depth_multiplier”而只使用 DepthwiseConv2D(kernel_size = (3,3)) 時， 內核的形狀為 (3x3x3)，輸出形狀變為 (32x32x3)
這是問題，
但是當我使用“depth_multiplier”時，
DepthwiseConv2D(kernel_size = (3,3),depth_multiplier=4)
內核的形狀是否變為（3x3x3）x4？-> 這意味著 4 個 (3x3x3) 內核
并且輸出形狀變為（32x32x3）x4？或輸出形狀變為（32x32x12）？
這對我很重要因為
在這一層之后，我將使用法線卷積。其中有 128 個內核和 kernel_size = (3,3)。我想知道內核的形狀將如何。會是 (3x3x3)x128 嗎？還是其他形狀？
培訓代碼有效，但想知道它實際上是如何作業的。
另外我想知道 (depth_multiplier=#) 是如何作業的。
謝謝 以前。
uj5u.com熱心網友回復：
是的。
與depth_multiplier=1：
x = tf.keras.Input(shape=(32, 32, 3))
y = tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size = (3,3), padding='SAME')(x)
keras.Model(inputs=x, outputs=y).layers[-1].weights[0].shape
#outputs TensorShape([3, 3, 3, 1])
與depth_multiplier=4：
y = tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size = (3,3),depth_multiplier=4, padding='SAME')(x)
keras.Model(inputs=x, outputs=y).layers[-1].weights[0].shape
#outputs: TensorShape([3, 3, 3, 4])
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