DML_GRU_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)
입력에서 (표준 계층) 1층 제어 GRU(되풀이 단위) 함수를 수행합니다. 이 연산자는 여러 게이트를 사용하여 이 계층을 수행합니다. 이러한 게이트는 시퀀스 길이 차원과 SequenceLengthsTensor따라 루프에서 여러 번 수행됩니다.
앞으로 방향에 대한 수식
앞으로 방향 대한 수식
뒤로 방향에 대한 수식
뒤로 방향 대한 수식
수식 범례
수식 범례
통사론
struct DML_GRU_OPERATOR_DESC {
const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
const DML_TENSOR_DESC *WeightTensor;
const DML_TENSOR_DESC *RecurrenceTensor;
const DML_TENSOR_DESC *BiasTensor;
const DML_TENSOR_DESC *HiddenInitTensor;
const DML_TENSOR_DESC *SequenceLengthsTensor;
const DML_TENSOR_DESC *OutputSequenceTensor;
const DML_TENSOR_DESC *OutputSingleTensor;
UINT ActivationDescCount;
const DML_OPERATOR_DESC *ActivationDescs;
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Direction;
BOOL LinearBeforeReset;
};
회원
InputTensor
형식: const DML_TENSOR_DESC*
입력 데이터를 포함하는 텐서인 X.
WeightTensor
형식: const DML_TENSOR_DESC*
가중치 데이터를 포함하는 텐서, W_[zrh] 및 W_B[zrh](양방향인 경우)의 연결입니다. 텐서에는 크기{ 1, num_directions, 3 * hidden_size, input_size }
있습니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.
RecurrenceTensor
형식: const DML_TENSOR_DESC*
되풀이 데이터를 포함하는 텐서, R. R_[zrh] 및 R_B[zrh](양방향인 경우)의 연결입니다. 텐서에는 크기{ 1, num_directions, 3 * hidden_size, hidden_size }
있습니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.
BiasTensor
형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*
바이어스 데이터를 포함하는 선택적 텐서, B. 연결(W_b[zrh], R_b[zrh]) 및 (W_Bb[zrh], R_Bb[zrh])(양방향인 경우). 텐서에는 크기{ 1, 1, num_directions, 6 * hidden_size }
있습니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.
HiddenInitTensor
형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*
첫 번째 루프 인덱스 t의 경우 숨겨진 노드 이니셜라이저 텐서 H_t-1을 포함하는 선택적 텐서입니다. 지정하지 않으면 기본값은 0입니다. 이 텐서에는 크기{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size }
있습니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.
SequenceLengthsTensor
형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*
일괄 처리의 각 요소에 대한 독립적인 seq_length 포함하는 선택적 텐서입니다. 지정하지 않으면 일괄 처리의 모든 시퀀스에 길이가 seq_length. 이 텐서에는 크기{ 1, 1, 1, batch_size }
있습니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.
OutputSequenceTensor
형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*
숨겨진 노드의 모든 중간 출력 값의 연결을 작성할 선택적 텐서인 H_t. 이 텐서에는 크기{ seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size }
있습니다. seq_length 루프 인덱스 t에 매핑됩니다.
OutputSingleTensor
형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*
숨겨진 노드의 마지막 출력 값을 쓸 선택적 텐서인 H_t. 이 텐서에는 크기{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size }
있습니다.
ActivationDescCount
형식: UINT
이 필드는 ActivationDescs 배열의 크기를 결정합니다.
ActivationDescs
형식: _Field_size_(ActivationDescCount) const DML_OPERATOR_DESC*
활성화 연산자 f() 및 g()에 대한 설명을 포함하는 DML_OPERATOR_DESC 배열입니다. f() 및 g()는 방향과 독립적으로 정의됩니다. 즉, DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_FORWARD 또는 DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BACKWARDDirection제공된 경우 두 개의 활성화를 제공해야 합니다. DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BIDIRECTIONAL 제공된 경우 4개의 활성화를 제공해야 합니다. 양방향의 경우 정품 인증은 앞으로 f() 및 g()를 제공한 다음, f() 및 g()를 역방향으로 제공해야 합니다.
Direction
형식: const DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION*
연산자의 방향(앞으로, 뒤로 또는 양방향)입니다.
LinearBeforeReset
형식: BOOL
true
가용도
이 연산자는 DML_FEATURE_LEVEL_1_0
도입되었습니다.
Tensor 제약 조건
BiasTensor, HiddenInitTensor, InputTensor, OutputSequenceTensor, OutputSingleTensor, RecurrenceTensor및 WeightTensor 동일한 DataType있어야 합니다.
Tensor 지원
텐서 | 종류 | 지원되는 차원 수 | 지원되는 데이터 형식 |
---|---|---|---|
InputTensor | 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
WeightTensor | 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
RecurrenceTensor | 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
BiasTensor | 선택적 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
HiddenInitTensor | 선택적 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
SequenceLengthsTensor | 선택적 입력 | 4 | UINT32 |
OutputSequenceTensor | 선택적 출력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
OutputSingleTensor | 선택적 출력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
요구 사항
요구 | 값 |
---|---|
헤더 | directml.h |