Strutture DirectML

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Le strutture seguenti vengono dichiarate in DirectML.h.

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Argomento e descrizione
DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC. Esegue la funzione di attivazione dell'unità lineare esponenziale (CELU) continuamente differenziabile su ogni elemento in InputTensor, posizionando il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione dell'unità lineare esponenziale (ELU) su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di attivazione DirectML che esegue una funzione hardmax sull'input.
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di attivazione DirectML che esegue una funzione sigmoid hard su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di attivazione DirectML che esegue la funzione identity.
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione recty reCTified linear unit (ReLU) in ogni elemento dell'input.
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione lineare su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione log-of-softmax sull'input.
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione rectified linear unit (ReLU) con parametri in ogni elemento dell'input.
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione softplus parametrica su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per un'unità lineare rettificata (ReLU).
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione rectified linear unit (ReLU) su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione dell'unità lineare esponenziale (ELU) su ogni elemento dell'input.
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione tangente iperbolica su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione della compattazione per elemento sull'input.
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione sigmoid su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione softmax sull'input.
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione softplus su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione softsign su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione tangente iperbolica su ogni elemento nell'input.
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione rectified linear unit (ReLU) con soglia su ogni elemento nell'input.
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC. Calcola i pesi aggiornati (parametri) usando le sfumature fornite, in base all'algoritmo Adam (stima M omentADA). Questo operatore è un ottimizzatore ed è in genere usato nel passaggio di aggiornamento del peso di un ciclo di training per eseguire la discesa sfumatura.
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di pooling media sull'input.
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC. Restituisce gli indici degli elementi con valori massimi all'interno di una o più dimensioni del tensore di input.
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC. Restituisce gli indici degli elementi con valori minimi all'interno di una o più dimensioni del tensore di input.
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per il pooling medio (vedere DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC).
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per la normalizzazione batch.
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di normalizzazione batch sull'input.
DML_BINDING_DESC. Contiene la descrizione di un'associazione in modo che sia possibile aggiungerla alla tabella di binding tramite una chiamata a uno dei metodi IDMLBindingTable .
DML_BINDING_PROPERTIES. Contiene informazioni sui requisiti di associazione di un determinato operatore compilato o dell'inizializzatore dell'operatore.
DML_BINDING_TABLE_DESC. Specifica i parametri in IDMLDevice::CreateBindingTable e IDMLBindingTable::Reset.
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING. Specifica un'associazione di risorse che è una matrice di singole associazioni di buffer.
DML_BUFFER_BINDING. Specifica un'associazione di risorse descritta da un intervallo di byte in un buffer Direct3D 12, rappresentato da un offset e una dimensione in un ID3D12Resource.
DML_BUFFER_TENSOR_DESC. Descrive un tensore che verrà archiviato in una risorsa buffer Direct3D 12.
DML_CAST_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che esegue la funzione cast f(x) = cast(x), eseguire il cast di ogni elemento nell'input al tipo di dati del tensore di output e archiviare il risultato nell'elemento corrispondente nell'output.
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC. Esegue una convoluzione del FilterTensor con InputTensor. Questo operatore esegue la convoluzione in avanti sui dati integer.
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di moltiplicazione della matrice DirectML che esegue una funzione di convoluzione sull'input.
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC. Moltiplica gli elementi di un tensore lungo un asse, scrivendo il conteggio in esecuzione del prodotto nel tensore di output.
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC. Somma gli elementi di un tensore lungo un asse, scrivendo il conteggio in esecuzione della somma nel tensore di output.
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che riorganizza i dati (permute) da profondità in blocchi di dati spaziali.
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC. Riorganizza i dati (permute) da profondità a blocchi di dati spaziali. L'operatore restituisce una copia del tensore di input in cui i valori della dimensione di profondità vengono spostati in blocchi spaziali alle dimensioni altezza e larghezza.
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che genera una matrice simile all'identità con quelle sulla diagonale principale e zero ovunque.
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC. Calcola i valori della scala di quantizzazione e zero necessari per quantizzare inputTensor, quindi applica tale quantizzazione, scrivendo il risultato in OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di valore assoluto a livello di elemento f(x) = abs(x * scale + bias), in cui le condizioni di scala e di pregiudizio sono facoltative.
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione arccosine a livello di elemento f(x) = acos(x * scale + bias), dove sono facoltativi i termini scale e bias.
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione coseno iperbolica a livello di elemento f(x) = log(x + sqrt(x * x - 1)) * scale + bias, dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di aggiunta di ogni elemento in ATensor al relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di aggiunta di ogni elemento in ATensor al relativo elemento corrispondente in BTensor, f(a, b) = a + b, con l'opzione per l'attivazione fuso.
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione arcsine per elemento f(x) = asin(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione sine iperbolica per elemento f(x) = log(x + sqrt(x * x + 1)) * scale + bias, dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione arctangente a livello di elemento f(x) = atan(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione tangente iperbolica a livello di elemento f(x) = (log((1 + x) / (1 - x)) / 2) * scale + bias, dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC. Calcola l'arcotangente a 2 argomenti per ogni elemento di ATensor e BTensor, dove ATensor è l'asse Y e BTensor è l'asse X, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC. Calcola l'and bit per bit tra ogni elemento corrispondente dei tensori di input e scrive il risultato nel tensore di output.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC. Calcola il valore NOT bit per bit per ogni elemento del tensore di input e scrive il risultato nel tensore di output.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC. Calcola il numero di popolamenti bit per bit (il numero di bit impostato su 1) per ogni elemento del tensore di input e scrive il risultato nel tensore di output.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC. Calcola l'OR bit per bit tra ogni elemento corrispondente dei tensori di input e scrive il risultato nel tensore di output.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC. Esegue uno spostamento logico a sinistra di ogni elemento di ATensor in base a un numero di bit specificato dall'elemento corrispondente di BTensor, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC. Esegue uno spostamento logico a destra di ogni elemento di ATensor in base a un numero di bit specificato dall'elemento corrispondente di BTensor, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC. Calcola l'XOR bit per bit (eXclusive OR) tra ogni elemento corrispondente dei tensori di input e scrive il risultato nel tensore di output.
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione ceiling per elemento f(x) = ceil(x * scale + bias), dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per la clip a livello di elemento.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione clip per elemento f(x) = clamp(x * scale + bias, minValue, maxValue), dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi e dove clamp(x) = min(maxValue, max(minValue, x)).
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue la funzione di potenza costante per elemento f(x) = pow(x * scale + bias, exponent), dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione coseno per elemento f(x) = cos(x * scale + bias), dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione coseno iperbolica a livello di elemento f(x) = ((e^x + e^-x) / 2) * scale + bias, dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue la funzione di dequantize lineare su ogni elemento rispetto InputTensor all'elemento corrispondente in ScaleTensor e ZeroPointTensor.
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC. Sottrae ogni elemento di BTensor dall'elemento corrispondente di ATensor, moltiplica il risultato per sé e inserisce il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di divisione di ogni elemento in ATensor per il relativo elemento corrispondente in .BTensor
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione esponenziale naturale a livello di elemento f(x) = exp(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione esponenziale naturale a livello di elemento f(x) = exp(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione floor per elemento f(x) = floor(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore generico DirectML che esegue la funzione identity per elemento f(x) = x * scale + bias.
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue essenzialmente un'istruzione ternaria if .
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC. Controlla ogni elemento di InputTensor per IEEE-754 -inf, inf o entrambi, a seconda del valore InfinityMode specificato e inserisce il risultato (1 per true, 0 per false) nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che determina, in modo elemento, se l'input è NaN.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione AND logica tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione di uguaglianza logica tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione logica maggiore di tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC. Esegue un valore logico maggiore o uguale a in ogni coppia di elementi corrispondenti dei tensori di input, inserendo il risultato (1 per true, 0 per false) nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione logica minore di tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC. Esegue un valore logico minore o uguale a in ogni coppia di elementi corrispondenti dei tensori di input, inserendo il risultato (1 per true, 0 per false) nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione NOT logica su ogni elemento nell'input.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione OR logica tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione OR (XOR) esclusiva logica tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione logaritmica naturale a livello di elemento f(x) = log(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riduzione matematica DirectML che esegue una funzione massima tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riduzione matematica DirectML che esegue una funzione media aritmetica tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riduzione matematica DirectML che esegue una funzione minima tra ogni elemento in ATensor e il relativo elemento corrispondente in BTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC. Calcola il modulo, con gli stessi risultati del modulo Python, per ogni coppia di elementi corrispondenti dai tensori di input, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC. Calcola l'operatore modulo C per ogni coppia di elementi corrispondenti dei tensori di input, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di moltiplicazione di ogni elemento in ATensor per l'elemento corrispondente in .BTensor
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di potenza per elemento f(x, esponente) = pow(x * scale + bias, esponente), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue la funzione di quantizzazione lineare per ogni elemento rispetto InputTensor all'elemento corrispondente in ScaleTensor e ZeroPointTensor.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC. Aggiunge ogni elemento in ATensor al relativo elemento corrispondente in BTensor, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione reciproca su ogni elemento nell'input.
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC. Arrotonda ogni elemento di InputTensor a un valore intero, inserendo il risultato nell'elemento corrispondente di OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di attivazione di compattazione elementwise sull'input.
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione seno per elemento f(x) = sin(x * scale + bias), in cui i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione seno iperbolica a livello di elemento f(x) = ((e^x - e^-x) / 2) * scale + bias, dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue una funzione radice quadrata su ogni elemento nell'input.
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione di sottrarre ogni elemento in BTensor dal relativo elemento corrispondente in ATensor.
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione tangente per elemento f(x) = tan(x * scale + bias), dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore trigonometrico DirectML che esegue la funzione tangente iperbolica a livello di elemento f(x) = tanh(x) * scale + bias, dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore matematico DirectML che esegue la funzione soglia per elemento f(x) = max(x * scale + bias, min), dove i termini di scala e distorsione sono facoltativi.
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT. Fornisce informazioni dettagliate su se un dispositivo DirectML supporta un particolare tipo di dati all'interno di tensori.
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT. Usato per eseguire una query su un dispositivo DirectML per il supporto per un particolare tipo di dati all'interno di tensori.
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC. Riempie un tensore con la costante Value specificata.
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC. Riempie un tensore con una sequenza.
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC. Raccoglie gli elementi dal tensore di input lungo l'asse specificato usando il tensore di indici per eseguire nuovamente il mapping nell'input.
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC. Raccoglie gli elementi dal tensore di input, usando il tensore di indici per modificare il mapping degli indici a interi sottoblocchi dell'input.
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC. Raccoglie gli elementi dal tensore di input, usando il tensore di indici per modificare il mapping degli indici a interi sottoblocchi dell'input.
DML_GATHER_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che, quando viene assegnato un tensore di dati di rango r >= 1 e un tensore di indice q, raccoglie le voci nella dimensione dell'asse dei dati (per impostazione predefinita, quella più esterna è asse == 0) indicizzata dagli indici e le concatena in un tensore di output di rango q + (r - 1).
DML_GEMM_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di moltiplicazione della matrice generale sull'input, y = alfa * trasposizioneA(A) * trasponiB(B) + beta * C.
DML_GRAPH_DESC. Descrive un grafico degli operatori DirectML usati per compilare un operatore combinato ottimizzato.
DML_GRAPH_EDGE_DESC. Contenitore generico per una connessione all'interno di un grafico di operatori DirectML definiti da DML_GRAPH_DESC e passati a IDMLDevice1::CompileGraph.
DML_GRAPH_NODE_DESC. Contenitore generico per un nodo all'interno di un grafico di operatori DirectML definiti da DML_GRAPH_DESC e passati a IDMLDevice1::CompileGraph.
DML_GRU_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di Deep Learning DirectML che esegue una funzione di unità ricorrente a livello unico (livelli standard) sull'input.
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC. Descrive una connessione all'interno di un grafico di operatori DirectML definiti da DML_GRAPH_DESC e passati a IDMLDevice1::CompileGraph. Questa struttura viene usata per definire una connessione da un input del grafo a un input di un nodo interno.
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC. Descrive una connessione all'interno di un grafico di operatori DirectML definiti da DML_GRAPH_DESC e passati a IDMLDevice1::CompileGraph. Questa struttura viene usata per definire una connessione tra nodi interni.
DML_JOIN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione join su una matrice di tensori di input.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per la normalizzazione della risposta locale.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione LRN (Local Response Normalization) sull'input.
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di normalizzazione Lp lungo l'asse specificato del tensore di input.
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di pooling Lp nel tensore di input.
DML_LSTM_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di Deep Learning DirectML che esegue una funzione LSTM (Long Short Term Memory) a un livello sull'input.
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC. Esegue una funzione di moltiplicazione della matrice sui dati integer.
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per il pooling massimo (vedere DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC).
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione max pooling nel tensore di input.
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione max pooling nel tensore di input (in base alle dimensioni del kernel, alle dimensioni dello stride e alle lunghezze del pad), y = max(x1 + x2 + ... x_pool_size).
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC. Calcola il valore massimo tra gli elementi all'interno della finestra scorrevole sul tensore di input e, facoltativamente, restituisce gli indici dei valori massimi selezionati.
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che riempie il tensore di output della forma specificata (esplicita o la forma di input più la spaziatura interna) con zeri, quindi scrive ogni valore dal tensore di input nel tensore di output in corrispondenza dell'offset dell'elemento dalla matrice di indici corrispondente.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di normalizzazione della varianza media nel tensore di input.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC. Esegue una funzione di normalizzazione della varianza media nel tensore di input. Questo operatore calcola la media e la varianza del tensore di input per eseguire la normalizzazione.
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC. Calcola le coordinate N-dimensionali di tutti gli elementi diversi da zero del tensore di input.
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che genera un tensore con ogni elemento pieno di due valori, ovvero un valore 'on' o 'off'.
DML_OPERATOR_DESC. Contenitore generico per una descrizione dell'operatore. Gli operatori DirectML vengono costrutti usando i parametri specificati in questo struct.
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC. Decribes un nodo all'interno di un grafico di operatori DirectML definiti da DML_GRAPH_DESC e passati a IDMLDevice1::CompileGraph.
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC. Descrive una connessione all'interno di un grafico di operatori DirectML definiti da DML_GRAPH_DESC e passati a IDMLDevice1::CompileGraph. Questa struttura viene usata per definire una connessione da un output di un nodo interno a un output grafico.
DML_PADDING_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che gonfia il tensore di input con zeri (o un altro valore) sui bordi.
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC. Esegue una convoluzione del FilterTensor con InputTensor. Questo operatore esegue la convoluzione forward sui dati quantizzati. Questo operatore equivale matematicamente alla dequantizzazione degli input, alla convoluzione e alla quantizzazione dell'output.
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC. Esegue una funzione di moltiplicazione della matrice sui dati quantizzati. Questo operatore equivale matematicamente a dequantizzare gli input, quindi a eseguire la moltiplicazione della matrice e quindi a quantizzare l'output.
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC. Riempie un tensore di output con bit generati in modo deterministico, pseudo-casuale, uniformemente distribuito. Questo operatore può anche restituire uno stato del generatore interno aggiornato, che può essere usato durante le esecuzioni successive dell'operatore.
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue la funzione di riduzione specificata nell'input.
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per Resample (vedere DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC).
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che riscriva gli elementi dall'origine al tensore di destinazione, usando i fattori di scala per calcolare le dimensioni del tensore di destinazione.
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC. Rimplifica gli elementi dall'origine al tensore di destinazione, usando i fattori di scala per calcolare le dimensioni del tensore di destinazione. È possibile usare una modalità di interpolazione lineare o vicina più vicina.
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC. Inverte gli elementi di una o più sottosequenze di un tensore. Il set di sottosequenze da invertire viene scelto in base alle lunghezze dell'asse e della sequenza fornite.
DML_RNN_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di Deep Learning DirectML che esegue una funzione RNN (One-Layer Simple Neural Network) sull'input.
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC. Esegue un'operazione di allineamento roi, come descritto nel documento Mask R-CNN . In riepilogo, l'operazione estrae le colture dal tensore dell'immagine di input e le ridimensiona in una dimensione di output comune specificata dall'ultima 2 dimensioni di OutputTensor usando l'InterpolationMode specificata.
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC. Esegue un'operazione di allineamento roi, come descritto nel documento Mask R-CNN . In riepilogo, l'operazione estrae finestre ritagliate dal tensore dell'immagine di input e le ridimensiona in una dimensione di output comune specificata dall'ultima 2 dimensioni di OutputTensor usando interpolazioneMode specificata.
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione di pooling tra i tensori di input (in base alle aree di interesse o alle URI).
DML_SCALAR_UNION. Unione di tipi scalari.
DML_SCALE_BIAS. Contiene i valori dei termini di scalabilità e pregiudizi forniti a un operatore DirectML.
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC. Copia l'intero tensore di input nell'output, quindi sovrascrive gli indici selezionati con valori corrispondenti dal tensore aggiornamenti.
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che copia l'intero tensore di input nell'output, quindi sovrascrive gli indici selezionati con valori corrispondenti dal tensore aggiornamenti.
DML_SIZE_2D. Contiene valori che possono rappresentare le dimensioni (come fornito a un operatore DirectML) di un piano 2D di elementi all'interno di un tensore o una scala 2D o qualsiasi valore di larghezza/altezza 2D.
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC. Calcola le sfumature backpropagation per Slice (vedere DML_SLICE1_OPERATOR_DESC).
DML_SLICE_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che produce una sezione del tensore di input lungo più assi.
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC. Estrae una singola sottoregion (una "sezione") di un tensore di input.
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che riorganizzerà i blocchi di dati spaziali in profondità.
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC. Riorganizzare i blocchi di dati spaziali in profondità. L'operatore restituisce una copia del tensore di input in cui i valori delle dimensioni di altezza e larghezza vengono spostati nella dimensione di profondità.
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che suddivide il tensore di input in più tensori di output, lungo l'asse specificato.
DML_TENSOR_DESC. Contenitore generico per una descrizione del tensore DirectML.
DML_TILE_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riorganizzazione dei dati DirectML che costruisce un tensore di output collegando il tensore di input.
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di riduzione DirectML che recupera gli elementi K principali lungo un asse specificato.
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC. Seleziona gli elementi K più grandi o più piccoli di ogni sequenza lungo un asse di InputTensor e restituisce rispettivamente i valori e gli indici di tali elementi nell'outputValueTensor e OutputIndexTensor.
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore di imaging DirectML che esegue l'upsamping dell'immagine contenuta nel tensore di input.
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC. Descrive un operatore DirectML che esegue una funzione scale-and-bias a livello di elemento sui valori nel tensore di input.