1.DepthwiseConv2D（深度可分离 2D 卷积）
仅执行深度空间卷积中的第一步（其分别作用于每个输入通道）
普通卷积：
可以发现，卷积计算时卷积核每一个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
即，每个每张特征图（3通道），可与卷积核（3维），分别通道进行卷积，相加后生成一维的特征图
深度卷积：
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我们发现，深度卷积中，每一个对应的in_channel，分别卷积生成两个out_channel
即，一张特征图（3通道）可直接与卷积核多个通道进行卷积（深度卷积），再相加，生成 一维的输出