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import {backend_util, Conv3D, Conv3DAttrs, Conv3DInputs, KernelConfig} from '@tensorflow/tfjs';
 
import {createTensorsTypeOpAttr, NodeJSKernelBackend} from '../nodejs_kernel_backend';
 
export const conv3DConfig: KernelConfig = {
  kernelName: Conv3D,
  backendName: 'tensorflow',
  kernelFunc: (args) => {
    const {x, filter} = args.inputs as Conv3DInputs;
    const backend = args.backend as NodeJSKernelBackend;
    const {strides, pad, dilations} = args.attrs as unknown as Conv3DAttrs;
 
    const convInfo = backend_util.computeConv3DInfo(
        x.shape as [number, number, number, number, number],
        filter.shape as [number, number, number, number, number], strides,
        dilations, pad);
 
    const $strides = [
      1, convInfo.strideDepth, convInfo.strideHeight, convInfo.strideWidth, 1
    ];
    const padding = convInfo.padInfo.type;
    const $dataFormat =
        convInfo.dataFormat === 'channelsLast' ? 'NDHWC' : 'NCDHW';
 
    if (!backend.isGPUPackage && convInfo.dilationDepth > 1) {
      throw new Error('CPU Dilation depth must be 1');
    }
    const $dilations = [
      1, convInfo.dilationDepth, convInfo.dilationHeight,
      convInfo.dilationWidth, 1
    ];
 
    const opAttrs = [
      createTensorsTypeOpAttr('T', x.dtype),
      {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}
    ];
    return backend.executeSingleOutput(Conv3D, opAttrs, [x, filter]);
  }
};