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estrutura DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Artigo

Calcula gradientes de backpropagation para DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1.

f(x, gradient) = if x <= Min then 0
                 if x >= Max then 0
                 else        then gradient

Esse operador dá suporte à execução in-loco, o que significa que OutputTensor tem permissão para alias InputTensor durante a associação.

Sintaxe

struct DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  DML_TENSOR_DATA_TYPE  MinMaxDataType;
  DML_SCALAR_UNION      Min;
  DML_SCALAR_UNION      Max;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor de recurso de entrada. Normalmente, esse é o mesmo tensor que foi fornecido como InputTensor para DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 no passe para frente.

InputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor de gradiente de entrada. Normalmente, isso é obtido da saída de backpropagation de uma camada anterior. Normalmente, esse tensor teria os mesmos tamanhos que a saída do DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 correspondente no passe para frente.

OutputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor de saída que contém os gradientes backpropagated. Normalmente, esse tensor teria os mesmos tamanhos que a entrada do DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 correspondente no passe para frente.

MinMaxDataType

Tipo: DML_TENSOR_DATA_TYPE

O tipo de dados dos membros Min e Max , que devem corresponder a OutputTensor.DataType.

Min

Tipo: DML_SCALAR_UNION

O valor mínimo. Se x estiver em ou abaixo desse valor, o resultado do gradiente será 0. MinMaxDataType determina como interpretar o campo.

Max

Tipo: DML_SCALAR_UNION

O valor máximo. Se x estiver em ou acima desse valor, o resultado do gradiente será 0. MinMaxDataType determina como interpretar o campo.

Comentários

Disponibilidade

Esse operador foi introduzido em DML_FEATURE_LEVEL_5_0.

Restrições do Tensor

InputGradientTensor, InputTensor e OutputGradientTensor devem ter os mesmos DataType, DimensionCount e Sizes.

Suporte ao Tensor

Tensor Tipo Contagens de dimensões com suporte Tipos de dados com suporte
InputTensor Entrada 1 a 8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
InputGradientTensor Entrada 1 a 8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputGradientTensor Saída 1 a 8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

Requisitos

   
Cabeçalho directml.h