TensorFlow2.x 是否支持 Group Convolution？
看到很多帖子/博客/教程说TensorFlow不支持，也看到一些帖子说tf.keras.layers.DepthwiseConv2D相当于组卷积。但是，我注意到tf.keras.layers.Conv2d中有一个组参数，这是很多论文（例如ResNeXt论文）中描述的组卷积吗？还是我误解了？
任何帮助和解释都会很棒！
编辑：group conv（第三个）和等效的 parrellel conv（前两个）的示例。ResNeXt 论文中的示例
pytorch中深度为4的32组的组conv，这意味着总输出通道为128：
torch.nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=128, kernel_size=(3,3), groups=32)
更具体地说，输入通道为 i 的 n 组和深度 d 的组 conv 将 i 输入通道分成大小相等的 n 组，每组将是具有相同内核大小的普通卷积，步幅具有 i/n 通道为输入，d通道作为输出。所有组的输出将连接到 n*d 个通道中，并作为输入传递给下一层。