DepthwiseConv2dNative

يحسب التفافًا عميقًا ثنائي الأبعاد باستخدام موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد.

بالنظر إلى موتر إدخال للشكل `[batch, in_height, in_width, in_channels]` وموتر مرشح/نواة للشكل `[filter_height, filter_width, in_channels,channel_multiplier]`، يحتوي على مرشحات تلافيفية `in_channels` بعمق 1، `deepwise_conv2d` يطبق مرشحًا مختلفًا على كل قناة إدخال (يتوسع من قناة واحدة إلى قنوات "channel_multiplier") لكل منها)، ثم يسلسل النتائج معًا. وبالتالي، فإن الإخراج يحتوي على قنوات `in_channels *channel_multiplier`.

for k in 0..in_channels-1
   for q in 0..channel_multiplier-1
     output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
       sum_{di, dj input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
                         filter[di, dj, k, q]
 }

يجب أن يحتوي على `خطوات[0] = خطوات[3] = 1`. بالنسبة للحالة الأكثر شيوعًا لنفس الخطوات الأفقية والقممية، `خطوات = [1، خطوة، خطوة، 1]`.