Compartilhar via

estrutura DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Artigo

Executa uma função LRN (normalização de resposta local) na entrada. Esse operador executa a computação a seguir.

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

O tipo de dados e o tamanho dos tensores de entrada e saída devem ser os mesmos.

Sintaxe

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;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor que contém os dados de entrada. Os Tamanhos desse tensor devem ser { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor no qual gravar os resultados. Os Tamanhos desse tensor devem corresponder ao InputTensor.

CrossChannel

Tipo: BOOL

TRUE se a camada LRN somar entre canais; caso contrário, FALSE.

LocalSize

Tipo: UINT

O número de elementos a serem somados por dimensão: Largura, Altura e, opcionalmente, Canal (se CrossChannel estiver definido). Esse valor deve ser pelo menos 1.

Alpha

Tipo: FLOAT

O valor do parâmetro de dimensionamento. Um valor de 0,0001 é recomendado como padrão.

Beta

Tipo: FLOAT

O valor do expoente. Um valor de 0,75 é recomendado como padrão.

Bias

Tipo: FLOAT

O valor do desvio. Um valor de 1 é recomendado como padrão.

Disponibilidade

Esse operador foi introduzido no DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Restrições do Tensor

InputTensor e OutputTensor devem ter os mesmos DataType e Sizes.

Suporte ao Tensor

Tensor Tipo Contagens de dimensões com suporte Tipos de dados com suporte
InputTensor Entrada 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor Saída 4 FLOAT32, FLOAT16

Requisitos

   
Cabeçalho directml.h