通过

directml.h) (DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC 结构

  • 项目

计算 本地响应规范化的反向传播梯度。

所有张量的数据类型和大小必须相同。

语法

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;
};

成员

InputTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含输入数据的张量。 此张量 的大小 应为 { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }。

InputGradientTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

传入的渐变张量。 这通常是从上一层的反向传播的输出中获取的。

OutputGradientTensor

类型： const DML_TENSOR_DESC*

包含反向传播渐变的输出张量。

CrossChannel

类型： BOOL

如果 LRN 层跨通道求和，则为 TRUE;如果 LRN 层跨空间维度求和，则为 FALSE。

LocalSize

类型： UINT

将剪裁本地区域 (每个维度上要求和的最大元素数，以便所有元素都在边界内) 。 如果 CrossChannel 为 TRUE，则这是本地区域的宽度和高度。 如果 CrossChannel 为 FALSE，则这是本地区域中的元素数。 此值必须至少为 1。

Alpha

类型： FLOAT

缩放参数的值。 建议默认值为 0.0001。

Beta

类型： FLOAT

指数值。 建议默认值为 0.75。

Bias

类型： FLOAT

偏差的值。 建议将值 1 作为默认值。

注解

可用性

此运算符是在 中 DML_FEATURE_LEVEL_3_1引入的。

张量约束

InputGradientTensor、 InputTensor 和 OutputGradientTensor 必须具有相同的 数据类型 和 大小。

张量支持

张 种类 支持的维度计数 支持的数据类型
InputTensor 输入 4 FLOAT32、FLOAT16
InputGradientTensor 输入 4 FLOAT32、FLOAT16
OutputGradientTensor 输出 4 FLOAT32、FLOAT16

要求

要求 值
最低受支持的客户端 Windows 内部版本 22000
最低受支持的服务器 Windows 内部版本 22000
标头 directml.h