实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7

介绍

depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积:

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)

除去name参数用以指定该操作的name，data_format指定数据格式，与方法有关的一共五个参数：

• input： 
  指需要做卷积的输入图像，要求是一个4维Tensor，具有[batch, height, width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]
• filter： 
  相当于CNN中的卷积核，要求是一个4维Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，输入通道数，输出卷积乘子]，同理这里第三维in_channels，就是参数value的第四维
• strides： 
  卷积的滑动步长。
• padding： 
  string类型的量，只能是”SAME”,”VALID”其中之一，这个值决定了不同边缘填充方式。
• rate： 
  这个参数的详细解释见【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积？

结果返回一个Tensor，shape为[batch, out_height, out_width, in_channels * channel_multiplier]，注意这里输出通道变成了in_channels * channel_multiplier

实验

为了形象的展示depthwise_conv2d，我们必须要建立自定义的输入图像和卷积核

img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)
img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)
img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)

filter1 = tf.constant(value=0, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter2 = tf.constant(value=1, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter3 = tf.constant(value=2, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter4 = tf.constant(value=3, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter_out1 = tf.concat(values=[filter1,filter2],axis=2)
filter_out2 = tf.concat(values=[filter3,filter4],axis=2)
filter = tf.concat(values=[filter_out1,filter_out2],axis=3)

建立好了img和filter，就可以做卷积了

out_img = tf.nn.conv2d(input=img, filter=filter, strides=[1,1,1,1], padding='VALID')

好了，用一张图来详细展示这个过程 

这是普通的卷积过程，我们再来看深度卷积。

out_img = tf.nn.depthwise_conv2d(input=img, filter=filter, strides=[1,1,1,1], rate=[1,1], padding='VALID')

现在我们可以形象的解释一下depthwise_conv2d卷积了。看普通的卷积，我们对卷积核每一个out_channel的两个通道分别和输入的两个通道做卷积相加，得到feature map的一个channel，而depthwise_conv2d卷积，我们对每一个对应的in_channel，分别卷积生成两个out_channel，所以获得的feature map的通道数量可以用in_channel* channel_multiplier来表达，这个channel_multiplier，就可以理解为卷积核的第四维。

代码清单

import tensorflow as tf


img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)
img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)
img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)
filter1 = tf.constant(value=0, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter2 = tf.constant(value=1, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter3 = tf.constant(value=2, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter4 = tf.constant(value=3, shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)
filter_out1 = tf.concat(values=[filter1,filter2],axis=2)
filter_out2 = tf.concat(values=[filter3,filter4],axis=2)
filter = tf.concat(values=[filter_out1,filter_out2],axis=3)

out_img = tf.nn.depthwise_conv2d(input=img, filter=filter, strides=[1,1,1,1], rate=[1,1], padding='VALID')

输出：

rate=1, VALID mode result:
[[[[  0.  36.   9.  27.]
   [  0.  54.   9.  27.]]

  [[  0.  36.   9.  27.]
   [  0.  54.   9.  27.]]]]

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作者：xf__mao 
来源：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 
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