tf.compat.v2.nn.depthwise_conv2d

Свёрточное преобразование по глубине 2-мерное.

tf.compat.v2.nn.depthwise_conv2d(
    input, filter, strides, padding, data_format=None, dilations=None, name=None
)

Принимая 4-мерный тензор входных данных ('NHWC' или 'NCHW') и тензор фильтров формы [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] содержащий in_channels свёрточные фильтры глубиной 1, depthwise_conv2d применяет различные фильтры к каждому входному каналу (расширяя от 1 канала до channel_multiplier каналов для каждого), затем склеивает результаты вместе. Выходной тензор имеет in_channels * channel_multiplier каналов.

Подробно, с использованием формата NHWC по умолчанию,

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

Должно выполняться условие strides[0] = strides[3] = 1. В наиболее распространённом случае одинаковых горизонтальных и вертикальных шагов, strides = [1, stride, stride, 1]. Если любое значение в rate больше 1, то выполняется атропное свёрточное преобразование по глубине, в этом случае все значения в тензоре strides должны быть равны 1.