estructura DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC (directml.h)
Calcula degradados de la propiedad inversa para DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1.
f(x, gradient) = if x <= Min then 0
if x >= Max then 0
else then gradient
Este operador admite la ejecución en contexto, lo que significa que OutputTensor tiene permiso para alias InputTensor durante el enlace.
Sintaxis
struct DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC {
const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
DML_TENSOR_DATA_TYPE MinMaxDataType;
DML_SCALAR_UNION Min;
DML_SCALAR_UNION Max;
};
Miembros
InputTensor
Tipo: const DML_TENSOR_DESC*
Tensor de la característica de entrada. Normalmente es el mismo tensor que se proporcionó como InputTensor para DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 en el pase hacia delante.
InputGradientTensor
Tipo: const DML_TENSOR_DESC*
Tensor de degradado entrante. Esto se obtiene normalmente a partir de la salida de la propiedad backpropagation de una capa anterior. Normalmente, este tensor tendría los mismos tamaños que la salida del DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 correspondiente en el pase hacia delante.
OutputGradientTensor
Tipo: const DML_TENSOR_DESC*
Tensor de salida que contiene los degradados retropropagados. Normalmente, este tensor tendría los mismos tamaños que la entrada del DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 correspondiente en el pase hacia delante.
MinMaxDataType
Tipo: DML_TENSOR_DATA_TYPE
El tipo de datos de los miembros Min y Max , que deben coincidir con OutputTensor.DataType.
Min
Tipo: DML_SCALAR_UNION
Valor mínimo. Si x está en o por debajo de este valor, el resultado del degradado es 0. MinMaxDataType determina cómo interpretar el campo.
Max
Tipo: DML_SCALAR_UNION
Valor máximo. Si x está en o por encima de este valor, el resultado del degradado es 0. MinMaxDataType determina cómo interpretar el campo.
Observaciones
Disponibilidad
Este operador se introdujo en DML_FEATURE_LEVEL_5_0.
Restricciones tensor
InputGradientTensor, InputTensor y OutputGradientTensor deben tener el mismo DataType, DimensionCount y Sizes.
Compatibilidad con Tensor
Tensor | Kind | Recuentos de dimensiones admitidos | Tipos de datos admitidos |
---|---|---|---|
InputTensor | Entrada | De 1 a 8 | FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8 |
InputGradientTensor | Entrada | De 1 a 8 | FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8 |
OutputGradientTensor | Output | De 1 a 8 | FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8 |
Requisitos
Encabezado | directml.h |