与convd的不同
wzj5133329 opened this issue · comments
你好，请问在使用engine：CAFFE时，DepthwiseConvolution与conv的实现方式一模一样是吗，贡献是实现了group时可以使用cuda吗？还有在添加你的层入我的caffe时不需要添加进caffe.proto吗？
CPU是一模一样的（和年前的版本的conv相比）。 “贡献是实现了group时可以使用cuda吗？”对，主要用于训练。 “还有在添加你的层入我的caffe时不需要添加进caffe.proto吗？”不需要，它复用了conv的参数定义。
非常感谢！nice work...
你好，我还有一个问题，当用到GPU时，DepthwiseConvolution里面的group加与不加是一样的吗？不加默认也分离吗？CPU版中不加应该就是一个普通的卷积层吧？
不，必须要加。 虽然不加也做分离，但是因为集成了普通conv的内存分配，不加的话会影响W和b的内存分配尺寸，不加的话将来转成普通conv（并增加group参数）会报错。
如果不加，做分离是不是隐式group转成与输入输出一致呢，因为我不加与加了后用caffe测试占用显存是一样的，加了之后是为了可以直接将type改为Convolution使用吗？这样是为了移植到其他框架上吗^_^
对，是为了将来切换回caffe，然后转移到其他框架。