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struttura DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC (directml.h)

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Esegue una funzione LRN (Local Response Normalization) sull'input. Questo operatore esegue il calcolo seguente.

Output = Input / (Bias + (Alpha / LocalSize) * sum(Input^2 for every Input in the local region))^Beta

Il tipo di dati e le dimensioni dei tensori di input e output devono essere uguali.

Sintassi

struct DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  BOOL                  CrossChannel;
  UINT                  LocalSize;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
  FLOAT                 Bias;
};

Members

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore contenente i dati di input. Le dimensioni di questo tensore devono essere { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore in cui scrivere i risultati. Le dimensioni del tensore devono corrispondere a InputTensor.

CrossChannel

Tipo: BOOL

TRUE se il livello LRN somma tra i canali; in caso contrario, FALSE.

LocalSize

Tipo: UINT

Numero di elementi da sommare per dimensione: Width, Height e facoltativamente Channel (se è impostato CrossChannel ). Il valore deve essere almeno 1.

Alpha

Tipo: FLOAT

Valore del parametro di ridimensionamento. Il valore predefinito è 0,0001.

Beta

Tipo: FLOAT

Valore dell'esponente. Il valore predefinito è 0,75.

Bias

Tipo: FLOAT

Valore della distorsione. Il valore 1 è consigliato come predefinito.

Disponibilità

Questo operatore è stato introdotto in DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Vincoli tensor

InputTensor e OutputTensor devono avere lo stesso tipo di dati e dimensioni.

Supporto di Tensor

Tensore Tipo Conteggi delle dimensioni supportati Tipi di dati supportati
InputTensor Input 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor Output 4 FLOAT32, FLOAT16

Requisiti

   
Intestazione directml.h