DepthwiseConv2dNative

Tính toán tích chập theo chiều sâu 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.

Cho một tenxơ đầu vào có hình dạng `[batch, in_height, in_width, in_channels]` và một tensor bộ lọc/nhân có hình dạng `[filter_height, filter_width, in_channels,channel_multiplier]`, chứa các bộ lọc tích chập `in_channels` có độ sâu 1, `deepwise_conv2d` áp dụng một bộ lọc khác nhau cho từng kênh đầu vào (mở rộng từ 1 kênh thành các kênh `channel_multiplier` cho mỗi kênh), sau đó ghép các kết quả lại với nhau. Do đó, đầu ra có các kênh `in_channels *channel_multiplier`.

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