code: def dilated_conv_all_map(
      dilated_map: np.ndarray, k: int = 3, r: int = 1
  ):
      """
      根据输出特征矩阵中哪些像素被使用以及使用次数，
      配合膨胀卷积k和r计算输入特征矩阵哪些像素被使用以及使用次数
      Args:
          dilated_map: 记录输出特征矩阵中每个像素被使用次数的特征图
          k: 膨胀卷积核的kernel大小
          r: 膨胀卷积的dilation rate
      """
      new_map = np.zeros_like(dilated_map)
      for i in range(dilated_map.shape[0]):
          for j in range(dilated_map.shape[1]):
              if dilated_map[i][j] > 0:
                  dilated_conv_one_pixel(
                      (j, i), new_map, k=k, r=r, v=dilated_map[i][j]
                  )
  
      return new_map
  
imports: import numpy
  import matplotlib.pyplot
  from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
label_desc: Use image node_id 2 for calling a global function with example usage: dilated_conv_all_map(dilated_map, k, r) and returns: new_map