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/**
 * @license
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 */
/// <amd-module name="@tensorflow/tfjs-core/dist/ops/max_pool_grad" />
import { Tensor4D } from '../tensor';
import { TensorLike } from '../types';
import * as conv_util from './conv_util';
/**
 * Computes the backprop of a 2D max pool.
 *
 * @param dy The dy error, of rank 4 or rank 3 of shape
 *     [batchSize, height, width, channels]. If rank 3, batch of 1 is
 * assumed.
 * @param input The original input image, of rank 4, of shape
 *     [batchSize, height, width, channels].
 * @param output The original output image, of rank 4, of shape
 *     [batchSize, outHeight, outWidth, channels].
 * @param filterSize The filter size: `[filterHeight, filterWidth]`. If
 *     `filterSize` is a single number, then `filterHeight == filterWidth`.
 * @param strides The strides of the pooling: `[strideHeight, strideWidth]`. If
 *     `strides` is a single number, then `strideHeight == strideWidth`.
 * @param pad The type of padding algorithm used in the forward prop of the op.
 *     'same', 'valid', for more info, see this guide:
 *     [https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/convolution](
 *          https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/convolution)
 * @param dimRoundingMode A string from: 'ceil', 'round', 'floor'. If none is
 *     provided, it will default to truncate.
 */
declare function maxPoolGrad_(dy: Tensor4D | TensorLike, input: Tensor4D | TensorLike, output: Tensor4D | TensorLike, filterSize: [number, number] | number, strides: [number, number] | number, pad: 'valid' | 'same' | number | conv_util.ExplicitPadding, dimRoundingMode?: 'floor' | 'round' | 'ceil'): Tensor4D;
export declare const maxPoolGrad: typeof maxPoolGrad_;
export {};