структура DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC (directml.h)

Статья
03/09/2024

Выполняет свертывание элемента FilterTensor с inputTensor. Этот оператор поддерживает ряд стандартных конфигураций свертки. Эти стандартные конфигурации включают свертку вперед и назад (транспонированную) путем задания полей Направление и Режим , а также свертку на уровне глубины путем установки поля GroupCount .

Сводка необходимых действий: выполнение свертки в выходном тензоре; изменить смещение до того же размера измерения, что и выходной тензор; Добавьте тензор измененного смещения в выходной тензор.

Синтаксис

struct DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC     *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *FilterTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *OutputTensor;
  DML_CONVOLUTION_MODE      Mode;
  DML_CONVOLUTION_DIRECTION Direction;
  UINT                      DimensionCount;
  const UINT                *Strides;
  const UINT                *Dilations;
  const UINT                *StartPadding;
  const UINT                *EndPadding;
  const UINT                *OutputPadding;
  UINT                      GroupCount;
  const DML_OPERATOR_DESC   *FusedActivation;
};

Члены

InputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор, содержащий входные данные. Ожидаемые размеры InputTensor :

{ BatchCount, InputChannelCount, InputWidth } для 3D,
{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } для 4D и
{ BatchCount, InputChannelCount, InputDepth, InputHeight, InputWidth } для 5D.

FilterTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор, содержащий данные фильтра. Ожидаемые измерения FilterTensor :

{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterWidth } для 3D,
{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterHeight, FilterWidth } для 4D и
{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterDepth, FilterHeight, FilterWidth } для 5D.

BiasTensor

Тип: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Необязательный тензор, содержащий данные смещения. Тензор смещения — это тензор, содержащий данные, которые передаются через выходной тензор в конце свертки, которая добавляется к результату. Ожидаемые размеры BiasTensor :

{ 1, OutputChannelCount, 1 } для 3D,
{ 1, OutputChannelCount, 1, 1 } для 4D и
{ 1, OutputChannelCount, 1, 1, 1 } для 5D.

Для каждого выходного канала одно значение смещения для этого канала добавляется к каждому элементу в этом канале OutputTensor. То есть BiasTensor передается в размер OutputTensor, а оператор возвращает суммирование этого переданного объекта BiasTensor с результатом свертки.

OutputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор для записи результатов. Ожидаемые размеры OutputTensor :

{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputWidth } для 3D,
{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } для 4D и
{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputDepth, OutputHeight, OutputWidth } для 5D.

Mode

Тип: DML_CONVOLUTION_MODE

Режим, используемый для операции свертки. DML_CONVOLUTION_MODE_CROSS_CORRELATION — это поведение, необходимое для типичных сценариев вывода. Напротив, DML_CONVOLUTION_MODE_CONVOLUTION переворачивает порядок элементов в каждом ядре фильтра по каждому пространственному измерению.

Direction

Тип: DML_CONVOLUTION_DIRECTION

Направление операции свертки. DML_CONVOLUTION_DIRECTION_FORWARD является основной формой свертки, используемой для вывода, где сочетание DML_CONVOLUTION_DIRECTION_FORWARD и DML_CONVOLUTION_DIRECTION_BACKWARD используется во время обучения.

DimensionCount

Тип: UINT

Количество пространственных измерений для операции свертки. Пространственные измерения — это нижние измерения фильтра свертки. Например, размеры ширины и высоты являются пространственными измерениями тензора фильтра сверток 4D. Это значение также определяет размер массивов Strides, Dilations, StartPadding, EndPadding и OutputPadding . Ему следует задать значение 2, если inputTensor.DimensionCount равно 4, и 3, если inputTensor.DimensionCount равно 5.

Strides