DepthwiseConv2dNative

Calcula uma convolução 2-D em profundidade, dados os tensores 4-D de `entrada` e `filtro`.

Dado um tensor de entrada de forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]` e um tensor de filtro/kernel de forma `[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]`, contendo filtros convolucionais `in_channels` de profundidade 1, `profundidade_conv2d` aplica um filtro diferente a cada canal de entrada (expandindo de 1 canal para canais `channel_multiplier` para cada um) e depois concatena os resultados. Assim, a saída possui canais `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]
 }

Deve ter `strides[0] = strides[3] = 1`. Para o caso mais comum das mesmas passadas horizontais e de vértices, `strides = [1, stride, stride, 1]`.