测试其是如何卷积的
图片和权重设置为如下：
conv1.get_shape()
得到结果显示conv1将图片的三个通道卷积成一个通道
求梯度:
sess.run(tf.gradients(conv1,weit))
得到结果显示每个梯度的值是每个权重的经过的所有像素的值的和。
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同理，对depthwise_conv2d进行实验
将上图中的conv2d换成depthwise_conv2d，得到结果的主要区别是运行
conv1.get_shape()
结构变为3个通道而不是一个通道。
求梯度结果不变。
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