tf.raw_ops.DepthwiseConv2dNative

Вычисляет 2-мерное сверточное преобразование по глубине с учётом 4-мерных input и filter тензоров.

tf.raw_ops.DepthwiseConv2dNative(
    input,
    filter,
    strides,
    padding,
    explicit_paddings=[],
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Учитывая входной тензор формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензор фильтра/ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier], содержащий in_channels сверточных фильтров глубиной 1, depthwise_conv2d применяет различный фильтр к каждому входному каналу (расширяя от 1 канала до channel_multiplier каналов для каждого), а затем объединяет результаты вместе. Таким образом, выходной тензор имеет in_channels * channel_multiplier каналов.

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]

Должно выполняться условие strides[0] = strides[3] = 1. В наиболее распространённом случае одинаковых горизонтальных и вертикальных шагов, strides = [1, stride, stride, 1].