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"use strict";
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Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
exports.depthwiseConv2dNativeBackpropInputConfig = void 0;
var tfjs_1 = require("@tensorflow/tfjs");
var nodejs_kernel_backend_1 = require("../nodejs_kernel_backend");
exports.depthwiseConv2dNativeBackpropInputConfig = {
    kernelName: tfjs_1.DepthwiseConv2dNativeBackpropInput,
    backendName: 'tensorflow',
    kernelFunc: function (args) {
        var _a = args.inputs, dy = _a.dy, filter = _a.filter;
        var backend = args.backend;
        var _b = args.attrs, strides = _b.strides, dilations = _b.dilations, pad = _b.pad, dimRoundingMode = _b.dimRoundingMode, inputShape = _b.inputShape;
        var convInfo = tfjs_1.backend_util.computeConv2DInfo(inputShape, filter.shape, strides, dilations, pad, dimRoundingMode, true /* depthwise */);
        return depthwiseConv2dNativeBackpropInputImpl(dy, filter, convInfo, backend);
    }
};
function depthwiseConv2dNativeBackpropInputImpl(dy, filter, convInfo, backend) {
    var strides = [1, convInfo.strideHeight, convInfo.strideWidth, 1];
    var padding = convInfo.padInfo.type;
    var dataFormat = convInfo.dataFormat === 'channelsLast' ? 'NHWC' : 'NCHW';
    var dilations = [1, convInfo.dilationHeight, convInfo.dilationWidth, 1];
    var opAttrs = [
        (0, nodejs_kernel_backend_1.createTensorsTypeOpAttr)('T', 'float32'),
        { name: 'strides', type: backend.binding.TF_ATTR_INT, value: strides },
        { name: 'padding', type: backend.binding.TF_ATTR_STRING, value: padding }, {
            name: 'data_format',
            type: backend.binding.TF_ATTR_STRING,
            value: dataFormat
        },
        { name: 'dilations', type: backend.binding.TF_ATTR_INT, value: dilations }
    ];
    var inputSizes = (0, tfjs_1.tensor1d)(convInfo.inShape, 'int32');
    var res = backend.executeSingleOutput(tfjs_1.DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, opAttrs, [inputSizes, filter, dy]);
    inputSizes.dispose();
    return res;
}