Поделиться через

структура DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Статья

Вычисляет градиенты обратного распространения для нормализации локального ответа.

Тип данных и размер всех тензоров должны быть одинаковыми.

Синтаксис

struct DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  BOOL                  CrossChannel;
  UINT                  LocalSize;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
  FLOAT                 Bias;
};

Члены

InputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

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

InputGradientTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор входящего градиента. Обычно это получается из выходных данных обратного распространения предыдущего слоя.

OutputGradientTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Выходной тензор, содержащий обратные градиенты.

CrossChannel

Тип: BOOL

ЗНАЧЕНИЕ TRUE , если уровень LRN суммирует по каналам; FALSE , если уровень LRN суммирует по пространственным измерениям.

LocalSize

Тип: UINT

Максимальное количество элементов для суммирования по каждому измерению (локальная область обрезается, чтобы все элементы были в пределах границ). Если параметр CrossChannel имеет значение TRUE, это ширина и высота локальной области. Если параметр CrossChannel имеет значение FALSE, это число элементов в локальном регионе. 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.

Комментарии

Доступность

Этот оператор появился в DML_FEATURE_LEVEL_3_1.

Ограничения тензоров

InputGradientTensor, InputTensor и OutputGradientTensor должны иметь одинаковые значения DataType и Size.

Поддержка тензоров

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

Требования

Требование Значение
Минимальная версия клиента Сборка Windows 22000
Минимальная версия сервера Сборка Windows 22000
Верхняя часть directml.h