DirectML

Übersicht über die DirectML-Technologie.

Zum Entwickeln von DirectML benötigen Sie die folgenden Header:

• directml.h

Programmieranleitungen für diese Technologie finden Sie unter:

• DirectML-

Aufzählungen

DML_AXIS_DIRECTION Definiert Konstanten, die die Richtung eines Vorgangs entlang der angegebenen Achse für den Operator angeben (z. B. Summe, Auswählen der top-k-Elemente, Auswählen des Minimalelements).
DML_BINDING_TYPE Definiert Konstanten, die die Art der Ressource(n) angeben, auf die durch eine Bindungsbeschreibung (eine DML_BINDING_DESC Struktur) verwiesen wird.
DML_CONVOLUTION_DIRECTION Definiert Konstanten, die eine Richtung für den DirectML-Konvolutionoperator angeben (wie durch die DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_CONVOLUTION_MODE Definiert Konstanten, die einen Modus für den DirectML-Konvolutionoperator angeben (wie durch die DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_CREATE_DEVICE_FLAGS Stellt zusätzliche Geräteerstellungsoptionen für DMLCreateDevice bereit. Werte können bitweise ODER zusammen sein.
DML_DEPTH_SPACE_ORDER Definiert Konstanten, die die transformation steuern, die in den DirectML-Operatoren DML_OPERATOR_DEPTH_TO_SPACE1 und DML_OPERATOR_SPACE_TO_DEPTH1angewendet wird.
DML_EXECUTION_FLAGS Stellt Optionen für DirectML bereit, um die Ausführung von Operatoren zu steuern. Diese Flags können bitweise ODER zusammen sein, um mehrere Flags gleichzeitig anzugeben.
DML_FEATURE Definiert eine Reihe optionaler Features und Funktionen, die vom DirectML-Gerät abgefragt werden können.
DML_FEATURE_LEVEL Definiert Konstanten, die eine DirectML-Featureebeneangeben. Eine Featureebene definiert ein breites Spektrum an Funktionen, die von DirectML unterstützt werden.
DML_GRAPH_EDGE_TYPE Definiert Konstanten, die einen Diagrammrandtyp angeben. Informationen zur Verwendung dieser Enumeration finden Sie unter DML_GRAPH_EDGE_DESC.
DML_GRAPH_NODE_TYPE Definiert Konstanten, die einen Diagrammknotentyp angeben. Informationen zur Verwendung dieser Enumeration finden Sie unter DML_GRAPH_NODE_DESC.
DML_INTERPOLATION_MODE Definiert Konstanten, die einen Modus für den DirectML-Upsample-2D-Operator angeben (wie in der DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_IS_INFINITY_MODE Definiert Konstanten, die das Zeichen einer Unendlichkeit angeben.
DML_MATRIX_TRANSFORM Definiert Konstanten, die eine Matrixtransformation angeben, die auf einen DirectML-Tensor angewendet werden soll.
DML_OPERATOR_TYPE Definiert den Typ einer Operatorbeschreibung.
DML_PADDING_MODE Definiert Konstanten, die einen Modus für den DirectML-Padoperator angeben (wie in der DML_PADDING_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_RANDOM_GENERATOR_TYPE Definiert Konstanten, die Typen des Zufallszahlengenerators angeben.
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Definiert Konstanten, die eine Richtung für einen wiederkehrenden DirectML-Operator angeben.
DML_REDUCE_FUNCTION Definiert Konstanten, die den spezifischen Reduzierungsalgorithmus angeben, der für den DirectML-Reduzierungsoperator verwendet werden soll (wie in der DML_REDUCE_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_ROUNDING_MODE Definiert Konstanten, die einen Rundungsmodus angeben.
DML_TENSOR_DATA_TYPE Gibt den Datentyp der Werte in einem Tensor an. DirectML-Operatoren unterstützen möglicherweise nicht alle Datentypen; in der Dokumentation für jeden bestimmten Operator finden Sie, welche Datentypen unterstützt werden.
DML_TENSOR_FLAGS Gibt zusätzliche Optionen in einer Tensorbeschreibung an. Werte können bitweise ODER zusammen sein.
DML_TENSOR_TYPE Identifiziert einen Typ von Tensorbeschreibung.

Funktionen

BindInputs- Bindet eine Gruppe von Ressourcen als Eingabe-Tensoren.
BindOutputs- Bindet eine Gruppe von Ressourcen als Ausgabe-Tensoren.
BindPersistentResource- Bindet einen Puffer als persistente Ressource. Sie können die erforderliche Größe dieses Pufferbereichs ermitteln, indem Sie IDMLDispatchable::GetBindingProperties aufrufen.
BindTemporaryResource- Bindet einen Puffer, der als temporärer Entwurfsspeicher verwendet werden soll. Sie können die erforderliche Größe dieses Pufferbereichs ermitteln, indem Sie IDMLDispatchable::GetBindingProperties aufrufen.
CheckFeatureSupport- Ruft Informationen zu den optionalen Features und Funktionen ab, die vom DirectML-Gerät unterstützt werden.
CompileGraph- Kompiliert ein Diagramm von DirectML-Operatoren in ein Objekt, das an die GPU verteilt werden kann.
CompileOperator- Kompiliert einen Operator in ein Objekt, das an die GPU verteilt werden kann.
CreateBindingTable- Erstellt eine Bindungstabelle, bei der es sich um ein Objekt handelt, das zum Binden von Ressourcen (z. B. Tensoren) an die Pipeline verwendet werden kann.
CreateCommandRecorder- Erstellt eine DirectML-Befehlsaufzeichnung.
CreateOperator- Erstellt einen DirectML-Operator.
CreateOperatorInitializer- Erstellt ein Objekt, das zum Initialisieren kompilierter Operatoren verwendet werden kann.
DMLCreateDevice Erstellt ein DirectML-Gerät für ein bestimmtes Direct3D 12-Gerät. (DMLCreateDevice)
DMLCreateDevice1 Erstellt ein DirectML-Gerät für ein bestimmtes Direct3D 12-Gerät. (DMLCreateDevice1)
Evict- Entfernt ein oder mehrere ausgelagerte Objekte aus dem GPU-Speicher. Siehe auch IDMLDevice::MakeResident.
GetBindingProperties- Ruft die Bindungseigenschaften für ein verteilbares Objekt (ein Operatorinitialisierer oder einen kompilierten Operator) ab.
GetDevice- Ruft das DirectML-Gerät ab, das zum Erstellen dieses Objekts verwendet wurde.
GetDeviceRemovedReason Ruft den Grund ab, warum das DirectML-Gerät entfernt wurde.
GetParentDevice Ruft das Direct3D 12-Gerät ab, das zum Erstellen dieses DirectML-Geräts verwendet wurde.
GetPrivateData- Ruft anwendungsdefinierte Daten aus einem DirectML-Geräteobjekt ab.
MakeResident- Bewirkt, dass ein oder mehrere ausgelagerte Objekte im GPU-Speicher gespeichert werden. Siehe auch IDMLDevice::Evict.
RecordDispatch- Zeichnet die Ausführung eines verteilbaren Objekts (eines Operatorinitialisierers oder eines kompilierten Operators) in einer Befehlsliste auf.
zurücksetzen Setzt die Bindungstabelle zurück, um einen neuen Bereich von Deskriptoren, möglicherweise für einen anderen Operator oder Initialisierer, umzuschließen. Dies ermöglicht die dynamische Wiederverwendung der Bindungstabelle.
zurücksetzen Setzt den Initialisierer zurück, um die Initialisierung einer neuen Gruppe von Operatoren zu behandeln.
SetMuteDebugOutput Bestimmen Sie, ob DirectML vom Senden von Nachrichten an die ID3D12InfoQueue stummgeschaltet werden soll.
SetName- Ordnet dem DirectML-Geräteobjekt einen Namen zu. Dieser Name dient zur Verwendung in Debugdiagnosen und -tools.
SetPrivateData- Legt anwendungsdefinierte Daten auf ein DirectML-Geräteobjekt fest und ordnet diese Daten einer anwendungsdefinierten GUID zu.
SetPrivateDataInterface- Ordnet eine von IUnknown abgeleitete Schnittstelle dem DirectML-Geräteobjekt zu und ordnet diese Schnittstelle einer anwendungsdefinierten GUID zu.

Schnittstellen

IDMLBindingTable- Umschließt einen Bereich eines anwendungsverwalteten Deskriptor-Heaps und wird von DirectML verwendet, um Bindungen für Ressourcen zu erstellen. Rufen Sie zum Erstellen dieses Objekts IDMLDevice::CreateBindingTable auf.
IDMLCommandRecorder- Records dispatches of DirectML work into a Direct3D 12 command list.
IDMLCompiledOperator- Stellt eine kompilierte, effiziente Form eines Operators dar, der für die Ausführung auf der GPU geeignet ist. Rufen Sie zum Erstellen dieses Objekts IDMLDevice::CompileOperator auf.
IDMLDebugDevice Steuert die DirectML-Debugebenen.
IDMLDevice- Stellt ein DirectML-Gerät dar, das zum Erstellen von Operatoren, Bindungstabellen, Befehlsaufzeichnungen und anderen Objekten verwendet wird. (IDMLDevice)
IDMLDevice1- Stellt ein DirectML-Gerät dar, das zum Erstellen von Operatoren, Bindungstabellen, Befehlsaufzeichnungen und anderen Objekten verwendet wird. (IDMLDevice1)
IDMLDeviceChild- Eine Schnittstelle, die von allen Objekten implementiert wird, die vom DirectML-Gerät erstellt wurden.
IDMLDispatchable Implementiert durch Objekte, die in einer Befehlsliste für die Verteilerliste auf der GPU mithilfe von IDMLCommandRecorder::RecordDispatch aufgezeichnet werden können.
IDMLObject- Eine Schnittstelle, von der IDMLDevice und IDMLDeviceChild direkt erben (und alle anderen Schnittstellen indirekt).
IDMLOperator- Stellt einen DirectML-Operator dar.
IDMLOperatorInitializer- Stellt ein spezielles Objekt dar, dessen Zweck die Initialisierung kompilierter Operatoren ist. Rufen Sie IDMLDevice::CreateOperatorInitializer auf, um eine Instanz dieses Objekts zu erstellen.
IDMLPageable- Implementiert von Objekten, die aus dem GPU-Speicher entfernt werden können und daher an IDMLDevice::Evict und IDMLDevice::MakeResident bereitgestellt werden können.

Strukturen

DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC Führt die kontinuierlich differenzierbare exponentielle Lineareinheitsaktivierungsfunktion (CELU) für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC Führt eine exponentielle Lineareinheitsaktivierungsfunktion (ELU) für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC Führt eine harte Sigmoidfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC Führt eine hardmax-Funktion für jedes Element von InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC Führt die Identitätsaktivierung aus und kopiert effektiv jedes Element von InputTensor in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine unleckige lineare Einheitsaktivierungsfunktion (ReLU) für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC Führt die lineare Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensor.
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC Führt eine (natürliche) Log-of-softmax-Aktivierungsfunktion für jedes Element von InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine parametrisierte rektifizierte Lineareinheitsaktivierungsfunktion (ReLU) für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC Führt eine parametrische Softplus-Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird. (DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Rückpropagationsverläufe für eine rektifizierte lineare Einheit (ReLU).
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine rektifizierte Lineareinheitsaktivierungsfunktion (ReLU) für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC Führt eine skalierte exponentielle Lineareinheit (ELU)-Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC Führt eine skalierte hyperbolische Tangensaktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC Führt die Schrumpfaktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC Führt die Sigmoidfunktion für jedes Element in InputTensoraus und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC Führt eine Softmax-Aktivierungsfunktion für InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC Führt eine parametrische Softplus-Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird. (DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC Führt die Softsign-Funktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC Führt eine hyperbolische Tangensaktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC Führt für jedes Element in InputTensor-eine aktivierungsfunktion (thresholded rectified linear unit, ReLU) aus und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC Berechnet aktualisierte Gewichtungen (Parameter) mithilfe der bereitgestellten Farbverläufe, basierend auf dem Adam (ADA-Ptive Moment-Schätzungsalgorithmus). Dieser Operator ist ein Optimierer und wird in der Regel im Gewichtungsaktualisierungsschritt einer Trainingsschleife verwendet, um Farbverlaufsabstiege durchzuführen.
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC Gibt die Indizes der maximalwertigen Elemente innerhalb einer oder mehrerer Dimensionen des Eingabe-Tensors aus.
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC Gibt die Indizes der minimalwertigen Elemente innerhalb einer oder mehrerer Dimensionen des Eingabe-Tensors aus.
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundpropagationsverläufe für die durchschnittliche Poolverarbeitung (siehe DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC).
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC Durchschnittliche Werte für die Elemente innerhalb des Gleitfensters über den Eingabe-Tensor.
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für Batchnormalisierung.
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Die DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Struktur (directml.h) führt eine Batchnormalisierung für die Eingabe durch.
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für Batchnormalisierungstraining.
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC Die DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC Struktur (directml.h) führt eine Batchnormalisierung für die Eingabe durch.
DML_BINDING_DESC Enthält die Beschreibung einer Bindung, damit Sie sie über einen Aufruf einer der IDMLBindingTable-Methoden zur Bindungstabelle hinzufügen können.
DML_BINDING_PROPERTIES Enthält Informationen zu den Bindungsanforderungen eines bestimmten kompilierten Operators oder Operatorinitialisierer. Diese Struktur wird aus IDMLDispatchable::GetBindingProperties abgerufen.
DML_BINDING_TABLE_DESC Gibt Parameter für IDMLDevice::CreateBindingTable und IDMLBindingTable::Reset an.
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING Gibt eine Ressourcenbindung an, bei der es sich um ein Array einzelner Pufferbindungen handelt.
DML_BUFFER_BINDING Gibt eine Ressourcenbindung an, die durch einen Bytebereich in einem Direct3D 12-Puffer beschrieben wird, dargestellt durch einen Offset und eine Größe in einer ID3D12Resource.
DML_BUFFER_TENSOR_DESC Beschreibt einen Tensor, der in einer Direct3D 12-Pufferressource gespeichert wird.
DML_CAST_OPERATOR_DESC Wandelt jedes Element in die Eingabe in den Datentyp des Ausgabe-Tensors um und speichert das Ergebnis im entsprechenden Element der Ausgabe.
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC Führt eine Konvolution des FilterTensor- mit dem InputTensor-aus. Dieser Operator führt Vorwärtskonvolution für ganzzahlige Daten durch.
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC Führt eine Konvolution des FilterTensor- mit dem InputTensor-aus. Dieser Operator unterstützt eine Reihe von Standardkonvolutionskonfigurationen.
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC Multipliziert die Elemente eines Tensors entlang einer Achse und schreibt die laufende Tally des Produkts in den Ausgabe-Tensor.
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC Summiert die Elemente eines Tensors entlang einer Achse, wobei die laufende Tally der Summe in den Ausgabe-Tensor geschrieben wird.
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC Neuanordnen von Daten (Permutes) von tiefe in Blöcke räumlicher Daten. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe-Tensors aus, bei denen Werte aus der Tiefendimension in räumlichen Blöcken in die Höhe und Breite verschoben werden. (DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC)
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC Neuanordnen von Daten (Permutes) von tiefe in Blöcke räumlicher Daten. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe-Tensors aus, bei denen Werte aus der Tiefendimension in räumlichen Blöcken in die Höhe und Breite verschoben werden. (DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC)
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC Generiert eine identitätsähnliche Matrix mit denen (oder einem anderen expliziten Wert) auf der Hauptdiagonale und nullen überall sonst.
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Berechnet die Quantisierungsskala und die Nullpunktwerte, die zum Quantisieren der InputTensor-erforderlich sind, und wendet diese Quantisierung an, und schreibt das Ergebnis auf OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC Berechnet den absoluten Wert für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC Berechnet den Arkuskosinus für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Arckosinus für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC Fügt jedes Element in ATensor dem entsprechenden Element in BTensorhinzu, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird. (DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC Fügt jedes Element in ATensor dem entsprechenden Element in BTensor hinzu und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensormit der Option für die Fused-Aktivierung.
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC Berechnet den Arcsinus für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Arcsinus für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC Berechnet den Arctangent für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC Berechnet den 2-Argument-Arctangent für jedes Element von ATensor und BTensor-, wobei ATensor- der Y-Achse und BTensor ist die X-Achse, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Arkutangens für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC Berechnet das bitweise UND zwischen jedem entsprechenden Element der Eingabe-Tensoren und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe-Tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC Berechnet die Bitweise Grundgesamtheitsanzahl (die Anzahl der Bits, die auf 1 festgelegt sind) für jedes Element des Eingabe-Tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe-Tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC Berechnet den bitweisen NOT für jedes Element des Eingabe-Tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe-Tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC Berechnet das bitweise OR zwischen jedem entsprechenden Element der Eingabe-Tensoren und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe-Tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC Führt eine logische linke Schicht der einzelnen Elemente von ATensor um eine Reihe von Bits durch das entsprechende Element von BTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC Führt eine logische rechte Schicht der einzelnen Elemente von ATensor um eine Reihe von Bits durch das entsprechende Element von BTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC Berechnet den bitweisen XOR (eXclusive OR) zwischen jedem entsprechenden Element der Eingabe-Tensoren und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe-Tensor.
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC Berechnet die Obergrenze für jedes Element von InputTensor-, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird. Die Obergrenze von x ist die kleinste ganze Zahl, die größer oder gleich x ist.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für elementweisen Clip.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für elementweisen Clip.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC Führt den folgenden Vorgang für jedes Element von InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensoreingefügt wird. Dieser Operator klemmt (oder begrenzt) jedes Element in der Eingabe innerhalb des geschlossenen Intervalls [Min, Max].
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC Führt für jedes Element von InputTensoreinen Klammervorgang (oder einen Begrenzungsvorgang) durch, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensoreingefügt wird.
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC Löst jedes Element von InputTensor auf die Leistungsfähigkeit Exponentaus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC Berechnet den trigonometrischen Kosinus jedes Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Kosinus jedes Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Führt die folgende lineare Dequantisierungsfunktion für jedes Element in InputTensor in Bezug auf das entsprechende Element in ScaleTensor und ZeroPointTensoraus, wobei die Ergebnisse im entsprechenden Element von OutputTensorplatziert werden.
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC Subtrahiert jedes Element von BTensor vom entsprechenden Element von ATensor, multipliziert das Ergebnis selbst und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC Berechnet den Quotient jedes Elements von ATensor über das entsprechende Element von BTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC Führt die Gaussian-Fehlerfunktion (erf) für jedes Element von InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC Wendet die natürliche Exponentiationsfunktion auf jedes Element von InputTensoran, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC Berechnet den Boden für jedes Element von InputTensorund platziert das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC Berechnet die Identität für jedes Element von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC Wählt Elemente entweder aus ATensor oder BTensor-aus, abhängig vom Wert des entsprechenden Elements in ConditionTensor. Nicht null Elemente von ConditionTensor aus ATensor-auswählen, während nullwertige Elemente aus BTensorausgewählt werden.
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC Überprüft jedes Element von InputTensor für IEEE-754 -inf, inf oder beides, je nach dem angegebenen InfinityModeund platziert das Ergebnis (1 für "true, 0 for false") in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC Gibt für jedes Element des Eingabe-Tensors 1 zurück, wenn die Eingabe NaN (gemäß IEEE-754 definiert) und andernfalls 0 ist. Das Ergebnis wird in das entsprechende Element des Ausgabe-Tensors eingefügt.
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC Berechnet den Logarithmus der base-e (natürlichen) elemente von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC Führt ein logisches UND für jedes Paar entsprechender Elemente der Eingabe-Tensoren aus, wobei das Ergebnis (1 für "true, 0 for false") in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC Führt eine logische entspricht für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren, wobei das Ergebnis (1 für "true, 0 for false") in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC Führt eine logische größer als für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren aus, wobei das Ergebnis (1 für true, 0 for false) in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC Führt eine logische größer als oder gleich für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren aus, wobei das Ergebnis (1 für wahr, 0 für falsch) in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC Führt eine logische kleiner als für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren aus, wobei das Ergebnis (1 für wahr, 0 für falsch) in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC Führt eine logische kleiner oder gleich für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren aus, wobei das Ergebnis (1 für "true, 0 for false") in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC Führt eine logische NOT für jedes Element von InputTensoraus, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC Führt ein logisches OR für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren durch und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC Führt ein logisches XOR (exklusiv oder) für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren aus und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC Nimmt die größeren von zwei entsprechenden Elementen aus den Eingabe-Tensoren an und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element des Ausgabe-Tensors.
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC Durchschnittliche Anzahl der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC Verwendet den kleineren von zwei entsprechenden Elementen aus den Eingabe-Tensoren und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC Berechnet das Modul mit den gleichen Ergebnissen wie das Python-Modul für jedes Paar entsprechender Elemente aus den Eingabe-Tensoren, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC Berechnet den C-Modulus-Operator für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC Berechnet das Produkt jedes Paars der entsprechenden Elemente der Eingabe-Tensoren und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC Hebt jedes Element von InputTensorab, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorgespeichert wird.
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC Berechnet jedes Element von InputTensor auf die Potenz des entsprechenden Elements von ExponentTensorausgelöst, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Führt die folgende lineare Quantisierungsfunktion für jedes Element in InputTensor in Bezug auf das entsprechende Element in ScaleTensor und ZeroPointTensoraus, wobei die Ergebnisse im entsprechenden Element von OutputTensorplatziert werden.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC Fügt jedes Element in ATensor dem entsprechenden Element in BTensorhinzu, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird. (DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC Berechnet den Kehrwert für jedes Element des Eingabe-Tensors, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element des Ausgabe-Tensors eingefügt wird.
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC Rundet jedes Element von InputTensor auf einen ganzzahligen Wert ab und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC Gibt einen Wert zurück, der das Vorzeichen jedes Elements von InputTensor-darstellt, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC Berechnet den trigonometrischen Sinus jedes Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Sinus jedes Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC Berechnet die Quadratwurzel jedes Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC Subtrahiert jedes Element von BTensor vom entsprechenden Element von ATensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC Berechnet den trigonometrischen Tangens jedes Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Tangens des Elements von InputTensor, wobei das Ergebnis in das entsprechende Element OutputTensorplatziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC Ersetzt alle Elemente von InputTensor unter dem angegebenen Schwellenwert, Min, durch Min. Die Ergebnisse werden in das entsprechende Element von OutputTensoreingefügt.
DML_FEATURE_DATA_FEATURE_LEVELS Enthält Details zu den Featureebenen, die von einem DirectML-Gerät unterstützt werden.
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT Enthält Details dazu, ob ein DirectML-Gerät einen bestimmten Datentyp innerhalb von Tensoren unterstützt.
DML_FEATURE_QUERY_FEATURE_LEVELS Wird verwendet, um ein DirectML-Gerät für die Unterstützung einer oder mehrerer Featureebenen abzufragen.
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT Wird verwendet, um ein DirectML-Gerät für seine Unterstützung für einen bestimmten Datentyp innerhalb von Tensoren abzufragen.
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC Füllt einen Tensor mit der angegebenen Konstante Value.
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC Füllt einen Tensor mit einer Sequenz.
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente vom Eingabe-Tensor entlang der angegebenen Achse mithilfe des Indizes-Tensors, um die Eingabe neu zuzuordnen.
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe-Tensor mithilfe des Indizes-Tensors, um Indizes vollständigen Teilblöcken der Eingabe neu zuzuordnen. (DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC)
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe-Tensor mithilfe des Indizes-Tensors, um Indizes vollständigen Teilblöcken der Eingabe neu zuzuordnen. (DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC)
DML_GATHER_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe-Tensor entlang Axis, wobei IndicesTensor- zum Neuzuordnung von Indizes verwendet wird.
DML_GEMM_OPERATOR_DESC Führt eine allgemeine Matrixmultiplikationsfunktion des Formulars Output = FusedActivation(Alpha * TransA(A) x TransB(B) + Beta * C)aus, wobei x die Matrixmultiplikation anzeigert und * die Multiplikation mit einem Skalar kennzeichnet.
DML_GRAPH_DESC Beschreibt ein Diagramm von DirectML-Operatoren, die zum Kompilieren eines kombinierten, optimierten Operators verwendet werden.
DML_GRAPH_EDGE_DESC Ein generischer Container für eine Verbindung in einem Diagramm von DirectML-Operatoren, die durch DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraphübergeben werden.
DML_GRAPH_NODE_DESC Ein generischer Container für einen Knoten in einem Diagramm von DirectML-Operatoren, die durch DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraphübergeben werden.
DML_GRU_OPERATOR_DESC Führt eine (Standardebene) eine einschichtige Wiederkehrende Einheitsfunktion (GRU) für die Eingabe aus. Dieser Operator verwendet mehrere Tore, um diese Ebene auszuführen. Diese Tore werden mehrmals in einer Schleife ausgeführt, die von der Sequenzlängendimension und dem SequenceLengthsTensorbestimmt wird.
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC Beschreibt eine Verbindung in einem Diagramm von DirectML-Operatoren, die durch DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraphübergeben werden. Diese Struktur wird verwendet, um eine Verbindung von einer Grapheingabe zu einer Eingabe eines internen Knotens zu definieren.
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC Beschreibt eine Verbindung in einem Diagramm von DirectML-Operatoren, die durch DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraphübergeben werden. Diese Struktur wird verwendet, um eine Verbindung zwischen internen Knoten zu definieren.
DML_JOIN_OPERATOR_DESC Verkettet ein Array von Eingabe-Tensoren entlang einer angegebenen Achse.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Rückpropagationsverläufe für lokale Antwortnormalisierung.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Führt eine lokale Antwortnormalisierungsfunktion (LRN) für die Eingabe aus.
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Führt eine Lp-Normalisierungsfunktion entlang der angegebenen Achse des Eingabe-Tensors aus.
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC Berechnet den lp-normalisierten Wert über die Elemente innerhalb des Gleitfensters über den Eingabe-Tensor.
DML_LSTM_OPERATOR_DESC Führt eine einschichtige Langzeitspeicherfunktion (Long Term Memory, LSTM) für die Eingabe aus. Dieser Operator verwendet mehrere Tore, um diese Ebene auszuführen. Diese Tore werden mehrmals in einer Schleife ausgeführt, die durch die Sequenzlängendimension und die SequenceLengthsTensorbestimmt wird.
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC Führt eine Matrixmultiplikationsfunktion für ganzzahlige Daten aus.
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagation-Farbverläufe für max. Pooling (siehe DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC).
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC Berechnet den Maximalwert über die Elemente innerhalb des Gleitfensters über den Eingabe-Tensor.
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC Berechnet den Maximalwert über die Elemente innerhalb des Gleitfensters über den Eingabe-Tensor und gibt optional die Indizes der ausgewählten Maximalwerte zurück. (DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC)
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC Berechnet den Maximalwert über die Elemente innerhalb des Gleitfensters über den Eingabe-Tensor und gibt optional die Indizes der ausgewählten Maximalwerte zurück. (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC)
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC Invertiert einen Max-Pooling-Vorgang (siehe DML_MAX_POOLING_OPERATOR1_DESC details), indem der Ausgabe-Tensor OutputTensor mit den Werten im Eingabe-Tensor InputTensorgefüllt wird, wie aus einem Max-Pooling-Vorgang abgerufen, gemäß den Indexwerten, die im IndicesTensorangegeben sind. Die Elemente im Ausgabe-Tensor, die von diesem Prozess unberührt bleiben, bleiben mit Nullwerten erhalten.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Führt eine Mittelabweichungsnormalisierungsfunktion für den Eingabe-Tensor aus. Dieser Operator berechnet den Mittelwert und die Varianz des Eingabe-Tensors, um die Normalisierung durchzuführen. (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC)
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC Führt eine Mittelabweichungsnormalisierungsfunktion für den Eingabe-Tensor aus. Dieser Operator berechnet den Mittelwert und die Varianz des Eingabe-Tensors, um die Normalisierung durchzuführen. (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC)
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC Berechnet die N-dimensionalen Koordinaten aller Nicht-Null-Elemente des Eingabe-Tensors.
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC Erzeugt einen Tensor, der mit eindiffrierten Werten gefüllt ist. Dieser Operator erzeugt einen Ausgabe-Tensor, bei dem für alle Sequenzen in einer ausgewählten Achse alle Elemente dieser Sequenz auf OffValue-festgelegt sind und das verbleibende einzelne Element auf OnValue-festgelegt ist.
DML_OPERATOR_DESC Ein generischer Container für eine Operatorbeschreibung. Sie erstellen DirectML-Operatoren mit den in dieser Struktur angegebenen Parametern. Weitere Details finden Sie unter IDMLDevice::CreateOperator.
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC Decribes a node within a graph of DirectML operators defined by DML_GRAPH_DESC and passed to IDMLDevice1::CompileGraph.
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC Beschreibt eine Verbindung in einem Diagramm von DirectML-Operatoren, die durch DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraphübergeben werden. Diese Struktur wird verwendet, um eine Verbindung aus einer Ausgabe eines internen Knotens mit einer Diagrammausgabe zu definieren.
DML_PADDING_OPERATOR_DESC Die DML_PADDING_OPERATOR_DESC Struktur (directml.h) überblasen den Eingabe-Tensor mit konstanten oder gespiegelten Werten an den Rändern und schreibt das Ergebnis in die Ausgabe.
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC Die DML_PADDING1_OPERATOR_DESC Struktur (directml.h) überblasen den Eingabe-Tensor mit konstanten oder gespiegelten Werten an den Rändern und schreibt das Ergebnis in die Ausgabe.
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC Führt eine Konvolution des FilterTensor- mit dem InputTensor-aus. Dieser Operator führt Vorwärtskonvolution für quantisierte Daten durch. Dieser Operator entspricht mathematisch der Dequantisierung der Eingaben, der Konvolvierung und der anschließenden Quantisierung der Ausgabe.
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC Führt eine Matrixmultiplikationsfunktion für quantisierte Daten aus. Dieser Operator entspricht mathematisch der Dequantisierung der Eingaben, dann der Matrix multiplizieren und dann die Ausgabe quantisieren.
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC Füllt einen Ausgabe-Tensor mit deterministisch generierten, pseudo-zufälligen, gleichmäßig verteilten Bits. Dieser Operator kann optional auch einen aktualisierten internen Generatorstatus ausgeben, der bei nachfolgenden Ausführungen des Operators verwendet werden kann.
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC Gibt die Reduzierung von Elementen (Summe, Produkt, Minimum usw.) innerhalb einer oder mehrerer Dimensionen des Eingabe-Tensors aus.
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für Resample (siehe DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC).
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC Resamples Elemente aus der Quelle an den Ziel-Tensor, wobei die Skalierungsfaktoren zum Berechnen der Ziel-Tensorgröße verwendet werden. Sie können einen linearen oder nächsten Interpolationsmodus verwenden. (DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC)
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC Resamples Elemente aus der Quelle an den Ziel-Tensor, wobei die Skalierungsfaktoren zum Berechnen der Ziel-Tensorgröße verwendet werden. Sie können einen linearen oder nächsten Interpolationsmodus verwenden. (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC)
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC Umkehrt die Elemente eines oder mehrerer Unterquences eines Tensors. Der satz der zu umkehrenden Teilquencen wird basierend auf den bereitgestellten Achsen- und Sequenzlängen ausgewählt.
DML_RNN_OPERATOR_DESC Führt eine einfache einschichtige wiederkehrende neurale Netzwerkfunktion (RNN) für die Eingabe aus. Diese Funktion wird häufig als Eingabegater bezeichnet. Dieser Operator führt diese Funktion mehrmals in einer Schleife aus, die von der Sequenzlängendimension und dem SequenceLengthsTensorbestimmt wird.
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für ROI_ALIGN und ROI_ALIGN1.
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC Führt einen ROI-Ausrichtungsvorgang aus, wie im Mask R-CNN Papier beschrieben. Zusammenfassend extrahiert der Vorgang Abschneiden aus dem Eingabebild-Tensor und ändert die Größe in eine gemeinsame Ausgabegröße, die durch die letzten 2 Dimensionen von OutputTensor angegeben wird, mithilfe des angegebenen InterpolationMode-.
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC Führt einen ROI-Ausrichtungsvorgang aus, wie im Mask R-CNN Papier beschrieben. Zusammenfassend extrahiert der Vorgang zugeschnittene Fenster aus dem Eingabebild-Tensor und ändert die Größe in eine gemeinsame Ausgabegröße, die durch die letzten 2 Dimensionen von OutputTensor unter Verwendung des angegebenen InterpolationMode-angegeben wird.
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC Führt eine MaxPool-Funktion über den Eingabe-Tensor hinweg aus (je nach Interessanten Regionen oder ROIs).
DML_SCALAR_UNION Eine Vereinigung von Skalartypen.
DML_SCALE_BIAS Enthält die Werte von Skalierungs- und Bias-Ausdrücken, die für einen DirectML-Operator bereitgestellt werden. Skalierung und Verzerrung haben die Auswirkung der Anwendung der Funktion g(x) = x * Scale + Bias.
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC Kopiert den gesamten Eingabe-Tensor in die Ausgabe und überschreibt dann ausgewählte Indizes mit entsprechenden Werten aus dem Aktualisierungs-Tensor. (DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC)
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC Kopiert den gesamten Eingabe-Tensor in die Ausgabe und überschreibt dann ausgewählte Indizes mit entsprechenden Werten aus dem Aktualisierungs-Tensor. (DML_SCATTER_OPERATOR_DESC)
DML_SIZE_2D Enthält Werte, die die Größe (wie an einen DirectML-Operator bereitgestellt) einer 2D-Ebene von Elementen innerhalb eines Tensors oder einer 2D-Skalierung oder eines 2D-Breiten-/Höhenwerts darstellen können.
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Hintergrundeigenschaftenverläufe für Slice (siehe DML_SLICE1_OPERATOR_DESC).
DML_SLICE_OPERATOR_DESC Extrahiert einen einzelnen Unterbereich (ein "Segment") eines Eingabe-Tensors. (DML_SLICE_OPERATOR_DESC)
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC Extrahiert einen einzelnen Unterbereich (ein "Segment") eines Eingabe-Tensors. (DML_SLICE1_OPERATOR_DESC)
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC Neuanordnen von Blöcken räumlicher Daten in die Tiefe. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe-Tensors aus, bei dem Werte aus den Höhen- und Breitenabmessungen in die Tiefendimension verschoben werden. (DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC)
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC Neuanordnen von Blöcken räumlicher Daten in die Tiefe. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe-Tensors aus, bei dem Werte aus den Höhen- und Breitenabmessungen in die Tiefendimension verschoben werden. (DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC)
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC Teilt einen Eingabe-Tensor entlang einer Achse in mehrere Ausgabe-Tensoren auf.
DML_TENSOR_DESC Ein generischer Container für eine DirectML-Tensorbeschreibung.
DML_TILE_OPERATOR_DESC Erstellt einen Ausgabe-Tensor durch Tiling des Eingabe-Tensors. Die Elemente in jeder Dimension des Eingabe-Tensors werden durch ein Vielfaches im Repeats Array wiederholt.
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC Wählt die größten K- Elemente aus jeder Sequenz entlang einer Achse des InputTensor-aus und gibt die Werte und Indizes dieser Elemente im OutputValueTensor- bzw. OutputIndexTensor-zurück.
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC Wählt die größten oder kleinsten K- Elemente aus jeder Sequenz entlang einer Achse des InputTensor-aus und gibt die Werte und Indizes dieser Elemente im OutputValueTensor bzw. OutputIndexTensor-zurück.
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC Upsamples das Eingabebild, wobei das Ergebnis in den Ausgabe-Tensor geschrieben wird. Die Reihenfolge der Dimensionen sollte NCHW (BatchSize, ChannelCount, Height, Width) oder NCDHW (BatchSize, ChannelCount, Depth, Height, Width) sein, kann jedoch verwendet werden, wenn die Daten in einem anderen Format gespeichert sind.
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC Führt eine elementweise Skalierungs- und Verzerrungsfunktion aus, Output = Scale * Input + Bias.