TensorFlowJS的卷積和深度可分離卷積實現
本文介紹GPU實現的Conv2DProgram。web 卷積的實現 邏輯輸出座標：xRCorner，xCCorner。async 卷積的基本流程：用高寬分別是filterHeightxfilterWidth的卷積覈對輸入數據作卷積。 要注意的是：輸入數據和卷積核除了有高度和寬度以外，還有一個參數，深度convInfo.inChannels。 因此卷積就變成了：對邏輯輸出座標對應的全部深度的的通道，
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