struttura DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC (directml.h)

Articolo
02/26/2024

Riorganizza (permuta) i dati dalla profondità in blocchi di dati spaziali. L'operatore restituisce una copia del tensore di input in cui i valori della dimensione depth vengono spostati in blocchi spaziali alle dimensioni di altezza e larghezza.

Si tratta della trasformazione inversa di DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC.

Sintassi

struct DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  BlockSize;
  DML_DEPTH_SPACE_ORDER Order;
};

Members

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore da cui leggere. Le dimensioni del tensore di input sono { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore in cui scrivere i risultati. Le dimensioni del tensore di output sono { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }, dove:

OutputChannelCount viene calcolato come InputChannelCount/ (BlockSize * BlockSize)
OutputHeight viene calcolato come InputHeight * BlockSize
OutputWidth viene calcolato come InputWidth * BlockSize

BlockSize

Tipo: UINT

Larghezza e altezza dei blocchi spostati.

Order

Tipo: DML_DEPTH_SPACE_ORDER

Vedere DML_DEPTH_SPACE_ORDER.

Esempio

Gli esempi in questa sezione usano tutti l'input seguente.

InputTensor: (Sizes:{1, 8, 2, 3}, DataType:UINT32)
[[[[0,   1,  2],
   [3,   4,  5]],
  [[9,  10, 11],
   [12, 13, 14]],
  [[18, 19, 20],
   [21, 22, 23]],
  [[27, 28, 29],
   [30, 31, 32]],
  [[36, 37, 38],
   [39, 40, 41]],
  [[45, 46, 47],
   [48, 49, 50]],
  [[54, 55, 56],
   [57, 58, 59]],
  [[63, 64, 65],
   [66, 67, 68]]]]

Esempio 1. Ordine delle righe depth-column-row

BlockSize: 2
Order: DML_DEPTH_SPACE_ORDER_DEPTH_COLUMN_ROW
OutputTensor: (Sizes:{1, 2, 4, 6}, DataType:UINT32)
 [[[[ 0, 18,  1, 19,  2, 20],
    [36, 54, 37, 55, 38, 56],
    [ 3, 21,  4, 22,  5, 23],
    [39, 57, 40, 58, 41, 59]],
   [[ 9, 27, 10, 28, 11, 29],
    [45, 63, 46, 64, 47, 65],
    [12, 30, 13, 31, 14, 32],
    [48, 66, 49, 67, 50, 68]]]]

Esempio 2. Ordine di profondità delle righe di colonna

BlockSize: 2
Order: DML_DEPTH_SPACE_ORDER_COLUMN_ROW_DEPTH
OutputTensor: (Sizes:{1, 2, 4, 6}, DataType:UINT32)
[[[[ 0,  9,  1, 10,  2, 11],
   [18, 27, 19, 28, 20, 29],
   [ 3, 12,  4, 13,  5, 14],
   [21, 30, 22, 31, 23, 32]],
  [[36, 45, 37, 46, 38, 47],
   [54, 63, 55, 64, 56, 65],
   [39, 48, 40, 49, 41, 50],
   [57, 66, 58, 67, 59, 68]]]]

Commenti

Quando Order è impostato su DML_DEPTH_SPACE_ORDER_DEPTH_COLUMN_ROW, DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC equivale a DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC.

Disponibilità

Questo operatore è stato introdotto in DML_FEATURE_LEVEL_2_1.

Vincoli tensor

InputTensor e OutputTensor devono avere lo stesso Tipo di dati.

Supporto di Tensor

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 e versioni successive

Tensore	Tipo	Dimensioni	Conteggi delle dimensioni supportati	Tipi di dati supportati
InputTensor	Input	{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }	4	FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor	Output	{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }	4	FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 e versioni successive

Tensore	Tipo	Dimensioni	Conteggi delle dimensioni supportati	Tipi di dati supportati
InputTensor	Input	{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }	4	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor	Output	{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }	4	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

Requisiti

Requisito	Valore
Client minimo supportato	Windows 10 Build 20348
Server minimo supportato	Windows 10 Build 20348
Intestazione	directml.h

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