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DML_PADDING_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

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Überhöht den Eingabe tensor mit konstanten oder gespiegelten Werten an den Kanten und schreibt das Ergebnis in die Ausgabe.

Syntax

struct DML_PADDING_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  DML_PADDING_MODE      PaddingMode;
  FLOAT                 PaddingValue;
  UINT                  DimensionCount;
  const UINT            *StartPadding;
  const UINT            *EndPadding;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Tensor, der die Eingabedaten enthält.

OutputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Tensor, der die Ausgabedaten enthält. Für jede Dimension iist . OutputTensor.Sizes[i] = InputTensor.Sizes[i] + StartPadding[i] + EndPadding[i]

PaddingMode

Typ: DML_PADDING_MODE

Der Auffüllungsmodus, der beim Füllen der Auffüllbereiche verwendet werden soll.

  • DML_PADDING_MODE_CONSTANT. Verwendet einen einzelnen konstanten Wert, der von PaddingValue für alle Auffüllungswerte definiert wird (siehe Beispiel 1).
  • DML_PADDING_MODE_EDGE. Verwenden Sie für jede Dimension die Edgewerte dieser Dimension für alle Auffüllungswerte (siehe Beispiel 2).
  • DML_PADDING_MODE_REFLECTION. Spiegeln Sie die Werte des Tensors so, als ob wir ihn direkt an den Kanten gefaltet haben, was bedeutet, dass Kanten nicht gespiegelt werden. Beachten Sie, dass StartPadding[i] >= InputTensor.Sizes[i], und EndPadding[i] >= InputTensor.Sizes[i] gültig ist, was bedeutet, dass wir neue Auffüllbereiche regelmäßig Spiegel können, indem sie über vorherige Auffüllungsregionen gefaltet werden (siehe Beispiel 3).
  • DML_PADDING_MODE_SYMMETRIC. Ähnlich wie DML_PADDING_MODE_REFLECTION, werden aber auch Kanten gespiegelt. Beachten Sie, dass StartPadding[i] > InputTensor.Sizes[i], und EndPadding[i] > InputTensor.Sizes[i] gültig ist, was bedeutet, dass wir neue Auffüllungsregionen regelmäßig Spiegel können, indem sie über vorherige Auffüllungsregionen gefaltet werden (siehe Beispiel 4). Dieser Modus wurde in Featureebene DML_FEATURE_LEVEL_3_0eingeführt.

PaddingValue

Typ: FLOAT

Der bei zu verwendende PaddingMode == DML_PADDING_MODE_CONSTANTAuffüllwert. Dieser Wert wird für andere Auffüllungsmodi ignoriert. Beachten Sie, dass, wenn der Datentyp der Tensoren nicht DML_TENSOR_DATA_TYPE_FLOAT16 oder DML_TENSOR_DATA_TYPE_FLOAT32 ist, der Wert möglicherweise abgeschnitten wird (z. B. wird 10.6 zu 10).

DimensionCount

Typ: UINT

Die Größe der Arrays, auf die von StartPadding und EndPadding verwiesen wird. Dieser Wert muss der gleiche Wert wie die Dimensionsanzahl von InputTensor und OutputTensor sein.

StartPadding

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Größen der Auffüllbereiche, die am Anfang jeder Dimension hinzugefügt werden sollen. Für jede Dimension iist . StartPadding[i] = OutputTensor.Sizes[i] - InputTensor.Sizes[i] - EndPadding[i]

EndPadding

Typ: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Die Größen der Auffüllbereiche, die am Ende jeder Dimension hinzugefügt werden sollen. Für jede Dimension iist . EndPadding[i] = OutputTensor.Sizes[i] - InputTensor.Sizes[i] - StartPadding[i]

Beispiele

Beispiel 1

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_CONSTANT
PaddingValue: 9
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]
   [9, 9, 1, 2, 3, 4, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 1, 2, 3, 4, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]]]]

Beispiel 2

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_EDGE
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4]
   [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8]]]]

Beispiel 3

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_REFLECTION
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6]
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
   [7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
   [7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
   [7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2]]]]

Beispiel 4 (ab DML_FEATURE_LEVEL_3_0)

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_SYMMETRIC
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1]
   [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
   [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
   [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5]]]]

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_1_0eingeführt.

Tensoreinschränkungen

InputTensor und OutputTensor müssen denselben DataType und DimensionCount aufweisen.

Tensorunterstützung

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 und höher

Tensor Typ Unterstützte Dimensionsanzahl Unterstützte Datentypen
InputTensor Eingabe 1 bis 8 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Ausgabe 1 bis 8 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_3_1 und höher

Tensor Typ Unterstützte Dimensionsanzahl Unterstützte Datentypen
InputTensor Eingabe 1 bis 8 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Ausgabe 1 bis 8 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 und höher

Tensor Typ Unterstützte Dimensionsanzahl Unterstützte Datentypen
InputTensor Eingabe 4 bis 5 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Ausgabe 4 bis 5 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 und höher

Tensor Typ Unterstützte Dimensionsanzahl Unterstützte Datentypen
InputTensor Eingabe 4 bis 5 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor Ausgabe 4 bis 5 FLOAT32, FLOAT16

Anforderungen

   
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