子流形稀疏卷积网络 这是用于训练子流形稀疏卷积网络的PyTorch库。 空间稀疏性 该库将引入PyTorch。 此外，它引入了子流形稀疏卷积，可用于构建计算有效的稀疏VGG / ResNet / DenseNet样式的网络。 通过常规的3x3卷积，活动（非零）站点的集合将Swift增长： 通过子流形稀疏卷积，活动位点的集合保持不变。 活动站点查看其活动邻居（绿色）；活动站点查看活动邻居。 非活动站点（红色）没有计算开销： 堆叠子流形稀疏卷积以构建VGG和ResNet类型的ConvNet，信息可以沿着活动点的线或表面流动。 断开连接的组件起初不会进行通信，尽管它们会由于跨步操作（池化或卷积）的影响而合并。 另外，在网络中添加ConvolutionWithStride2-SubmanifoldConvolution-DeconvolutionWithStride2路径可以使不相交的活动

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