Поделиться через

структура DML_SCATTER_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Статья

Копирует весь входной тензор в выходные данные, а затем перезаписывает выбранные индексы соответствующими значениями из тензора обновлений. Этот оператор выполняет следующий псевдокод.

output = input
output[index[i, j, k, ...], j, k, ...] = updates[i, j, k, ...] // if axis == 0
output[i, index[i, j, k, ...], k, ...] = updates[i, j, k, ...] // if axis == 1
output[i, j, index[i, j, k, ...], ...] = updates[i, j, k, ...] // if axis == 2
...

Если два индекса выходных элементов перекрываются (что недопустимо), то нет никакой гарантии, какая последняя запись победит.

DML_SCATTER_OPERATOR_DESC является обратным DML_GATHER_OPERATOR_DESC.

Синтаксис

struct DML_SCATTER_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *IndicesTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *UpdatesTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  Axis;
};

Члены

InputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор для чтения.

IndicesTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор, содержащий индексы в выходном тензоре. Размеры должны соответствовать InputTensor.Sizes для каждого измерения, кроме оси.

Начиная с DML_FEATURE_LEVEL_3_0, этот оператор поддерживает отрицательные значения индекса при использовании целочисленного типа со знаком с этим тензором. Отрицательные индексы интерпретируются как относительные к концу измерения оси. Например, индекс -1 относится к последнему элементу в этом измерении.

UpdatesTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор, содержащий новые значения для замены существующих входных значений в соответствующих индексах. Размеры этого тензора должны совпадать с ИндексамиTensor.Sizes. DataType должен соответствовать InputTensor.DataType.

OutputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор для записи результатов. Значения Sizes и DataType этого тензора должны совпадать с InputTensor.

Axis

Тип: UINT

Измерение оси, используемое для индексирования в OutputTensor в диапазоне [0, OutputTensor.DimensionCount).

Примеры

Пример 1. 1D-точечная диаграмма

Axis: 0

InputTensor: (Sizes:{5}, DataType:FLOAT32)
    [0,1,2,3,4]

IndicesTensor: (Sizes:{4}, DataType:UINT32)
    [3,1,3,0]

UpdatesTensor: (Sizes:{4}, DataType:FLOAT32)
    [5,6,7,8]

// output = input
// output[indices[x]] = updates[x]
OutputTensor: (Sizes:{5}, DataType:FLOAT32)
    [8,6,2,7,4]

Пример 2. 2D-точечная диаграмма

Axis: 0

InputTensor: (Sizes:{2,3}, DataType:FLOAT32)
    [[0.0, 0.0, 0.0],
     [0.0, 0.0, 0.0],
     [0.0, 0.0, 0.0]]

IndicesTensor: (Sizes:{2,3}, DataType:UINT32)
    [[1, 0, 2],
     [0, 2, 1]]

UpdatesTensor: (Sizes:{2,3}, DataType:FLOAT32)
    [[10, 11, 12],
     [20, 21, 22]]

// output = input
// output[indices[y, x], x] = updates[y, x]
OutputTensor: (Sizes:{3,3}, DataType:FLOAT32)
    [[20, 11,  0],
     [10,  0, 22],
     [ 0, 21, 12]]

Комментарии

DML_SCATTER_OPERATOR_DESC более правильно под псевдонимом имени DML_SCATTER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC в качестве правильного аналога DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC. Это связано с тем, что DML_SCATTER_OPERATOR_DESC не был симметричным для DML_GATHER_OPERATOR_DESC.

Доступность

Этот оператор появился в DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Ограничения тензоров

  • ИндексыTensor, InputTensor, OutputTensor и UpdatesTensor должны иметь один и тот же DimensionCount.
  • InputTensor, OutputTensor и UpdatesTensor должны иметь один и тот же тип DataType.

Поддержка тензоров

DML_FEATURE_LEVEL_4_1 и выше

Тензор Kind Поддерживаемые счетчики измерений Поддерживаемые типы данных
InputTensor Входные данные От 1 до 8 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
IndicesTensor Входные данные От 1 до 8 INT64, INT32, UINT64, UINT32
UpdatesTensor Входные данные От 1 до 8 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Выходные данные От 1 до 8 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 и выше

Тензор Kind Поддерживаемые счетчики измерений Поддерживаемые типы данных
InputTensor Входные данные От 1 до 8 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
IndicesTensor Входные данные От 1 до 8 INT64, INT32, UINT64, UINT32
UpdatesTensor Входные данные От 1 до 8 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Выходные данные От 1 до 8 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 и выше

Тензор Kind Поддерживаемые счетчики измерений Поддерживаемые типы данных
InputTensor Входные данные 4 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
IndicesTensor Входные данные 4 UINT32
UpdatesTensor Входные данные 4 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Выходные данные 4 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 и выше

Тензор Kind Поддерживаемые счетчики измерений Поддерживаемые типы данных
InputTensor Входные данные 4 FLOAT32, FLOAT16
IndicesTensor Входные данные 4 UINT32
UpdatesTensor Входные данные 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor Выходные данные 4 FLOAT32, FLOAT16

Требования

   
Минимальная версия клиента Windows 10 версии 2004 (10.0; Сборка 19041)
Минимальная версия сервера Windows Server версии 2004 (10.0; Сборка 19041)
Верхняя часть directml.h