DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

InputTensor 内のすべての要素に対してハード sigmoid 関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。

f(x) = max(0, min(Alpha * x + Beta, 1))

は max(a,b) 2 つの値のうち大きい方を返し min(a,b) 、2 つの値 a,bのうち小さい方を返します。

この演算子はインプレース実行をサポートしています。つまり、出力テンソルはバインド中に InputTensor の別名を指定できます。

構文

struct DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

読み取る入力テンソル。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込む出力テンソル。

Alpha

型: FLOAT

アルファ係数。 この値の一般的な既定値は 0.2 です。

Beta

型: FLOAT

ベータ係数。 この値の一般的な既定値は 0.5 です。

可用性

この演算子は で DML_FEATURE_LEVEL_1_0導入されました。

テンソル制約

InputTensor と OutputTensor には、同じ DataType、 DimensionCount、および サイズが必要です。

Tensor のサポート

DML_FEATURE_LEVEL_3_0以上

テンソル	種類	サポートされているディメンション数	サポートされるデータ型
InputTensor	入力	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_2_0以上

テンソル	種類	サポートされているディメンション数	サポートされるデータ型
InputTensor	入力	4 から 5	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	4 から 5	FLOAT32、FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_1_0以上

テンソル	種類	サポートされているディメンション数	サポートされるデータ型
InputTensor	入力	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	4	FLOAT32、FLOAT16

要件

要件	値
Header	directml.h

こちらもご覧ください

DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC構造体