DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Durchschnittliche Werte für die Elemente innerhalb des gleitenden Fensters über den Eingabe-Tensor.

Wichtig

Diese API ist als Teil des eigenständigen weiterverteilbare Pakets DirectML verfügbar (siehe Microsoft.AI.DirectML , Version 1.13 und höher). Siehe auch DirectML-Versionsverlauf.

Syntax

struct DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT DimensionCount;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Strides;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* WindowSize;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* StartPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* EndPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Dilations;
    BOOL IncludePadding;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Eingabe-Tensor der Größen{ BatchCount, ChannelCount, Height, Width } für 4D und { BatchCount, ChannelCount, Depth, Height, Weight } für 5D.

OutputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Eine Beschreibung des Ausgabe-Tensor. Die Größen des Ausgabe-Tensors können wie folgt berechnet werden.

OutputTensor->Sizes[0] = InputTensor->Sizes[0];
OutputTensor->Sizes[1] = InputTensor->Sizes[1];

for (UINT i = 0; i < DimensionCount; ++i) {
    UINT PaddedSize = InputTensor->Sizes[i + 2] + StartPadding[i] + EndPadding[i];
    OutputTensor->Sizes[i + 2] = (PaddedSize - WindowSizes[i]) / Strides[i] + 1;
}

DimensionCount

Typ: UINT

Die Zahl der räumlichen Dimensionen des Eingabe-Tensor InputTensor, der auch der Zahl der Dimensionen des gleitenden Fensters WindowSize entspricht. Dieser Wert bestimmt auch die Größe der Arrays Strides, StartPadding und EndPadding. Er sollte auf 2 festgelegt werden, wenn InputTensor 4D ist, und 3, wenn es sich um einen 5D-Tensor handelt.

Strides

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Abstände für die Größenabmessungen für das gleitende Fenster, { Height, Width }wenn der DimensionCount auf 2 festgelegt ist, oder { Depth, Height, Width } wenn er auf 3 festgelegt ist.

WindowSize

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Abmessungen für das gleitende Fenster, { Height, Width }wenn der DimensionCount auf 2 festgelegt ist, oder { Depth, Height, Width } wenn er auf 3 festgelegt ist.

StartPadding

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Anzahl der Abstandselemente, die am Anfang jeder räumlichen Dimension des Eingabe-Tensor InputTensor angewendet werden sollen. Die Werte befinden sich in { Height, Width } wenn DimensionCount auf 2 festgelegt ist oder { Depth, Height, Width } wenn sie auf 3 festgelegt ist.

EndPadding

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Anzahl der Abstandselemente, die am Ende jeder räumlichen Dimension des Eingabe-Tensor InputTensor angewendet werden sollen. Die Werte befinden sich in { Height, Width } wenn DimensionCount auf 2 festgelegt ist oder { Depth, Height, Width } wenn sie auf 3 festgelegt ist.

Dilations

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Werte für jede räumliche Dimension des Eingabe-Tensor InputTensor, mit dem ein Element innerhalb des gleitenden Fensters für jedes Element dieses Werts ausgewählt wird. Die Werte befinden sich in { Height, Width } wenn DimensionCount auf 2 festgelegt ist oder { Depth, Height, Width } wenn sie auf 3 festgelegt ist.

IncludePadding

Typ: BOOL

Gibt an, ob die Abstandselemente um die räumlichen Kanten beim Berechnen des Mittelwerts für alle Elemente innerhalb des gleitenden Fensters eingeschlossen werden sollen. Wenn der Wert auf FALSE festgelegt ist, werden die Abstandselemente nicht als Teil des Divisorwerts der durchschnittlichen Berechnung gezählt.

Hinweise

DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC ist wie DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC, mit Ausnahme einer zusätzlichen Konstanten-Array-Dilation. Wenn Dilationen für 4D-Eingaben auf { 1,1 } oder { 1,1,1 } für 5D-Eingabefeatures festgelegt sind, ist DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC äquivalent für DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC.

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_6_2 eingeführt.

Tensor-Einschränkungen

InputTensor und OutputTensor müssen denselben DataType und DimensionCount aufweisen.

Tensor-Unterstützung

Tensor	Variante	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	4 bis 5	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Output	4 bis 5	FLOAT32, FLOAT16

Anforderungen

Übergeordnet	directml.h