DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 结构 (directml.h)

对输入执行批量规范化。 此运算符执行以下计算： Output = FusedActivation(Scale * ((Input - Mean) / sqrt(Variance + Epsilon)) + Bias)。

MeanTensor、VarianceTensor、ScaleTensor 和 BiasTensor 中的任何维度都可以设置为 1，并自动广播以匹配 InputTensor，但否则必须等于 InputTensor 中相应维度的大小。

语法

struct DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC   *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *MeanTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *VarianceTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *ScaleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *OutputTensor;
  BOOL                    Spatial;
  FLOAT                   Epsilon;
  const DML_OPERATOR_DESC *FusedActivation;
};

成员

InputTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含输入数据的张量。

MeanTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含 Mean 数据的张量。

VarianceTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含方差数据的张量。

ScaleTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含 Scale 数据的张量。

BiasTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含偏差数据的张量。

OutputTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

要向其写入结果的张量。

Spatial

类型： BOOL

如果 指定位置为空间，则为 TRUE，否则 为 FALSE。 将此设置为 FALSE 需要 不广播 MeanTensor 和 VarianceTensor 的 Width 和 Height 维度。 此参数在 DML_FEATURE_LEVEL_4_0 中已弃用，不起作用。

Epsilon

类型： FLOAT

用于避免除以零的 epsilon 值。

FusedActivation

类型：_Maybenull_ const DML_OPERATOR_DESC*

在规范化后应用的可选融合激活层。 有关详细信息，请参阅 使用融合运算符提高性能。

可用性

此运算符是在 中引入的 DML_FEATURE_LEVEL_1_0。

张量约束

• BiasTensor、 InputTensor、 MeanTensor、 OutputTensor、 ScaleTensor 和 VarianceTensor 必须具有相同 的 DataType 和 DimensionCount。
• InputTensor 和 OutputTensor 必须具有相同 的大小。

Tensor 支持

DML_FEATURE_LEVEL_3_1及更高版本

张	种类	维度	支持的维度计数	支持的数据类型
InputTensor	输入	{ InputDimensions[] }	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16
MeanTensor	输入	{ MeanDimensions[] }	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16
VarianceTensor	输入	{ VarianceDimensions[] }	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16
ScaleTensor	输入	{ ScaleDimensions[] }	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16
BiasTensor	输入	{ BiasDimensions[] }	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	输出	{ InputDimensions[] }	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 及更高版本

张	种类	维度	支持的维度计数	支持的数据类型
InputTensor	输入	{ InputDimensions[] }	4	FLOAT32、FLOAT16
MeanTensor	输入	{ MeanDimensions[] }	4	FLOAT32、FLOAT16
VarianceTensor	输入	{ VarianceDimensions[] }	4	FLOAT32、FLOAT16
ScaleTensor	输入	{ ScaleDimensions[] }	4	FLOAT32、FLOAT16
BiasTensor	输入	{ BiasDimensions[] }	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	输出	{ InputDimensions[] }	4	FLOAT32、FLOAT16

要求

标头	directml.h

请参阅

• 使用融合运算符提高性能