Поделиться через

структура DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Статья

Выполняет функцию нормализации локального ответа (LRN) на входных данных. Этот оператор выполняет следующие вычисления.

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

Тип данных и размер входных и выходных тензоров должны быть одинаковыми.

Синтаксис

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;
};

Члены

InputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор, содержащий входные данные. Размеры тензора должны иметь значение { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

OutputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор, в который записываются результаты. Размеры этого тензора должны соответствовать значению InputTensor.

CrossChannel

Тип: BOOL

ЗНАЧЕНИЕ TRUE , если уровень LRN суммирует по каналам; в противном случае — FALSE.

LocalSize

Тип: UINT

Количество элементов для суммирования по каждому измерению: Ширина, Высота и при необходимости канал (если задан параметр CrossChannel ). Минимальное значение — 1.

Alpha

Тип: FLOAT

Значение параметра масштабирования. По умолчанию рекомендуется использовать значение 0,0001.

Beta

Тип: FLOAT

Значение экспоненты. По умолчанию рекомендуется использовать значение 0,75.

Bias

Тип: FLOAT

Значение смещения. По умолчанию рекомендуется использовать значение 1.

Доступность

Этот оператор появился в DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Ограничения тензоров

InputTensor и OutputTensor должны иметь одинаковые значения DataType и Size.

Поддержка тензоров

Тензор Kind Поддерживаемые счетчики измерений Поддерживаемые типы данных
InputTensor Входные данные 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor Выходные данные 4 FLOAT32, FLOAT16

Требования

   
Верхняя часть directml.h