gx

chenyc

2025-06-12 7b72ac13a83764a662159d4a49b7fffb90476ecb

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
/**
 * @license
 * Copyright 2020 Google LLC. All Rights Reserved.
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
 * you may not use this file except in compliance with the License.
 * You may obtain a copy of the License at
 *
 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 * =============================================================================
 */
 
import {add, backend_util, FusedDepthwiseConv2D, FusedDepthwiseConv2DAttrs, FusedDepthwiseConv2DInputs, KernelConfig, Tensor} from '@tensorflow/tfjs';
 
import {NodeJSKernelBackend} from '../nodejs_kernel_backend';
 
import {depthwiseConv2dNativeImpl} from './DepthwiseConv2dNative';
 
export const fusedDepthwiseConv2DConfig: KernelConfig = {
  kernelName: FusedDepthwiseConv2D,
  backendName: 'tensorflow',
  kernelFunc: (args) => {
    const {x, filter, bias, preluActivationWeights} =
        args.inputs as FusedDepthwiseConv2DInputs;
    const backend = args.backend as NodeJSKernelBackend;
    const {
      strides,
      pad,
      dilations,
      dimRoundingMode,
      activation,
      leakyreluAlpha
    } = args.attrs as unknown as FusedDepthwiseConv2DAttrs;
 
    let $dilations = dilations;
    if ($dilations == null) {
      $dilations = [1, 1];
    }
 
    const convInfo = backend_util.computeConv2DInfo(
        x.shape as [number, number, number, number],
        filter.shape as [number, number, number, number], strides, $dilations,
        pad, dimRoundingMode, true /* depthwise */);
 
    let result = depthwiseConv2dNativeImpl(x, filter, convInfo, backend);
 
    const toDispose = [];
    if (bias != null) {
      toDispose.push(result);
      result = add(result, bias as Tensor);
    }
 
    const temp = result;
    result = backend.applyActivation(
        result, activation, preluActivationWeights as Tensor, leakyreluAlpha);
    if (temp !== result) {
      toDispose.push(temp);
    }
 
    toDispose.forEach(t => t.dispose());
    return result;
  }
};