看group卷积的原理 假如把一张3通道16x16的图片分为4个3x4x4的小块 然后将它们在通道维度上拼接为12x4x4的图片 之后进行（inchannel＝12，outchannel＝12，group＝4）的卷积运算，得到结果后还原回原尺寸 这样与将它们拼接到batch维度 再使用输入输出通道数均为3的卷积后还原回原图 这两种操作方式是一样的吗
从原理看好像一样 但是结果看又好像不太一样 望求解
分组卷积是在通道维度上将输入和卷积核分为多个组，每个组内的通道共享同一个权重矩阵。因此，当 group=1 时，分组卷积与普通卷积相同。
在您提供的情况中，将 3 通道的输入图片分为 4 个 3x4x4 的小块，然后在通道维度上拼接为 12x4x4 的图片，之后进行输入和输出通道数均为 12，分为 4 组的卷积操作，得到结果后还原回原尺寸。这种分组卷积的方式与将它们拼接到 batch 维度再进行普通卷积操作后还原回原图的方式是不同的。
在使用分组卷积的方式时，输入的每个通道会被均匀地分为几个组，每个组内的通道共享同一个权重矩阵，因此卷积后得到的特征图也是分组后得到的。最后将所有的特征图合并后，再还原回原尺寸。
而在将输入图片拼接到 batch 维度再进行普通卷积的方式时，不需要进行分组操作，每个通道都会有独立的权重矩阵，卷积后得到的特征图也是单独计算的。最后将所有的特征图合并后，再还原回原尺寸。
因此，这两种操作方式是不同的。
这两种操作方式不是完全一样的，虽然它们的原理都是基于 group 卷积。
在第一种方式中，你将原始图像分为 4 个小块，并在通道维度上进行拼接，然后对整个拼接后的图像执行 (inchannel=12, outchannel=12, group=4) 的 group 卷积。这种方式下，每个小块都会受到相邻小块的影响，但是这些影响只来自于它们在通道维度上的拼接。因此，你可以将结果还原回原始图像的大小，得到与原始图像大小相同的结果。
在第二种方式中，你将原始图像作为一个 batch，并对其执行输入输出通道数均为 3 的卷积，然后将结果还原回原始图像大小。这种方式下，每个小块都是独立卷积的，它们之间没有直接的影响，因为它们都在不同的 batch 中进行卷积。因此，你可以将结果还原回原始图像大小，得到与原始图像大小相同的结果。
总体上，这两种方式的差异在于在进行卷积之前，如何组合图像块。第一种方式在通道维度上组合图像块，第二种方式在 batch 维度上组合图像块。这些不同的组合方式可能会影响卷积的结果，因此最终得到的结果可能会有细微的差异。
你提到的分组卷积中，每个组的通道数都是 3，且每个组共享权重。在这种情况下，如果将一张 3 通道的图像分成 4 个小块并拼接，那么在进行 (inchannel=12, outchannel=12, group=4) 的卷积时，会将 12 个输入通道分成 4 个组，每个组包含 3 个通道，同时每个组共享一个输出通道的权重。这种分组卷积的结果与将图像拼成 (4, 3, 2, 2) 的 batch 后使用普通卷积的结果是一样的，因为它们本质上是相同的卷积操作。
因此，在这种情况下，无论你是将图像分成 4 个小块并拼接，还是将图像拼成 (4, 3, 2, 2) 的 batch，然后使用普通卷积进行卷积操作，最终得到的结果应该是一样的。但需要注意的是，在实现时，这两种方式可能会有一些细节上的差异，例如卷积层参数的设置、padding 的方式等等，这些因素可能会导致一些微小的差异。