DirectML 構造体

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DirectML.h で次の構造体が宣言されています 。

このセクションの内容

トピックと説明
DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC。 InputTensor 内のすべての要素に対して継続的に異なる指数線形ユニット (CELU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して指数線形ユニット (ELU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_GELU_OPERATOR_DESC。 InputTensor 内のすべての要素に対してガウス 誤差線形ユニット (GELU) アクティブ化関数を実行し、結果をOutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ACTIVATION_HARD_SWISH_OPERATOR_DESC。 InputTensor のすべての要素に対してハード スウィッシュ アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC。 入力に対してハードマックス関数を実行する DirectML アクティブ化演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_HARDMAX1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素に対してハードマックス関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してハード シグモイド関数を実行する DirectML アクティブ化演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC。 ID 関数を実行する DirectML アクティブ化演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して、漏洩正規化線形ユニット (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して線形アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC。 入力に対してソフトマックスのログ アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素に対して自然なソフトマックスのログ アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してパラメーター化された正規化線形ユニット (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してパラメトリック ソフトプラス アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC。 修正された線形単位 (ReLU) の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して正規化線形ユニット (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してスケーリングされた指数線形ユニット (ELU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してスケーリングされた双曲線正接アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC。 入力に対して要素ごとの縮小アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してシグモイド アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC。 入力に対してソフトマックス アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SOFTMAX1_OPERATOR_DESC。 InputTensor でソフトマックス アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してソフトプラス アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してソフトサイン アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SWISH_OPERATOR_DESC。 InputTensor のすべての要素に対してスウィッシュ アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して双曲線正接アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してしきい値付き正規化線形ユニット (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC。 Adam (ADAptive Moment 推定) アルゴリズムに基づいて、指定された勾配を使用して、更新された重み (パラメーター) を計算します。 この演算子はオプティマイザであり、通常、勾配降下を実行するためにトレーニング ループの重み更新ステップで使用されます。
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力に対して平均プーリング関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC。 入力テンソルのスライディング ウィンドウ内の要素全体の値を平均化します。
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最大値要素のインデックスを出力します。
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最小値要素のインデックスを出力します。
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC。 平均プーリングの逆伝搬法勾配を計算します (DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC を参照)。
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC。 バッチ正規化の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力に対してバッチ正規化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC。 バッチ正規化トレーニングの逆伝搬法勾配を計算します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC。 入力に対してバッチ正規化を実行します。
DML_BINDING_DESC。 IDMLBindingTable メソッドの 1 つを呼び出してバインディング テーブルに追加できるように、バインディングの説明が含まれています。
DML_BINDING_PROPERTIES。 特定のコンパイル済み演算子または演算子初期化子のバインディング要件に関する情報が含まれています。
DML_BINDING_TABLE_DESC。 IDMLDevice::CreateBindingTable と IDMLBindingTable::Reset のパラメーターを指定します。
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING。 個々のバッファー バインディングの配列であるリソース バインディングを指定します。
DML_BUFFER_BINDING。 Direct3D 12 バッファー内のバイト範囲によって記述されるリソース バインディングを指定します。ID3D12Resource へオフセットとサイズで表されます。
DML_BUFFER_TENSOR_DESC。 Direct3D 12 バッファー リソースに格納されるテンソルについて説明します。
DML_CAST_OPERATOR_DESC。 キャスト関数 f(x) = cast(x) を実行し、入力の各要素を出力テンソルのデータ型にキャストし、結果を出力の対応する要素に格納する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC。 InputTensor を使用して FilterTensor の 畳み込みを実行します。 この演算子は、整数データに対して前方畳み込みを実行します。
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC。 入力に対して畳み込み関数を実行する DirectML マトリックス乗算演算子について説明します。
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC。 軸に沿ってテンソルの要素を乗算し、実行中の積の集計を出力テンソルに書き込みます。
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC。 軸に沿ってテンソルの要素を合計し、実行中の和の集計を出力テンソルに書き込みます。
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC。 データを深さから空間データのブロックに再配置 (順列) する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC。 データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 演算子は、深さの次元の値が空間ブロック内で高さと幅の次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC。 主要な対角線上の行列と、ゼロを持つ他の場所全てに単位行列に似た行列を生成する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_DIAGONAL_MATRIX1_OPERATOR_DESC。 指定された対角スパンに沿って単位 (または他の明示的な値) 行列に似た行列を生成します。他の要素には入力値またはゼロ (InputTensor が渡されなかった場合) が格納されます。
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC。 InputTensor を量子化するために必要な量子化スケールとゼロ ポイント値を計算し、その量子化を適用して、結果を OutputTensor に書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC。 要素ごとの絶対値関数 f(x) = abs(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC。 要素ごとのアークコサイン関数 f(x) = acos(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線余弦関数 f(x) = log(x + sqrt(x * x - 1)) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を BTensor の対応する要素に加算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC。 融合アクティブ化のオプションを使用して、ATensor 内のすべての要素を BTensor の対応する要素 f(a, b) = a + b に追加する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC。 要素ごとのアークサイン関数 f(x) = asin(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線正弦関数 f(x) = log(x + sqrt(x * x + 1)) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数を記述します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC。 要素ごとのアークタンジェント関数 f(x) = atan(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線正接関数 f(x) = (log((1 + x) / (1 - x)) / 2) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数を記述します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC。 ATensor と BTensor の各要素の 2 引数アークタンジェントを計算します。ATensor は Y 軸、BTensor は X 軸で、結果は OutputTensor の対応する要素に配置されます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する各要素間のビットごとの AND を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの各要素のビットごとの NOT を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの各要素のビットごとの母集団数 (1 に設定されたビット数) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する各要素間のビットごとの OR を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC。 ATensor の各要素の論理左シフトを、 BTensor の対応する要素によって指定されたビット数だけ実行し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC。 ATensor の各要素の論理右シフトを BTensor の対応する要素によって指定されたビット数だけ実行し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する各要素間でビットごとの XOR (eXclusive OR) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC。 要素ごとの天井関数 f(x) = ceil(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC。 要素ごとのクリップの逆伝搬法勾配を 計算します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC。 DML_ELEMENT_WI Standard Edition_CLIP1_OPERATOR_DESC の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC。 要素ごとのクリップ関数 f(x) = clamp(x * scale + bias, minValue, maxValue) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能で、clamp(x) = min(maxValue, max(minValue, x)) です。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素に対してクランプ (または制限) 操作を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC。 要素ごとの定数 POWER 関数 f(x) = pow(x * scale + bias, exponent) を実行する DirectML 演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC。 要素ごとのコサイン関数 f(x) = cos(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの双曲線余弦関数 f(x) = ((e^x + e^-x) / 2) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC。 InputTensor 内の各要素に対して、それに対応する ScaleTensor と ZeroPointTensor 内の要素に応じて線形デカンタイズ関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC。 BTensor の各要素を ATensor の対応する要素から減算し、結果をそれ自体で乗算し、その結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を対応する BTensor の要素で除算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC。 要素ごとの自然指数関数 f(x) = exp(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC。 要素ごとの自然指数関数 f(x) = exp(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC。 要素ごとの床関数 f(x) = floor(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC。 要素ごとの ID 関数 f(x) = x * scale + bias を実行する DirectML ジェネリック演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC。 本質的に三項 if ステートメントを実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC。 指定された InfinityMode に応じて、InputTensor の各要素で IEEE-754 -inf、inf、またはその両方をチェックし、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC。 入力が NaN であるかどうかを要素別に判断する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、それに対応する BTensor 内の要素の間で論理 AND 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、それに対応する BTensor 内の要素の間で等価関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、それに対応する BTensor 内の要素の間で論理 greater-than (XOR) 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素の各ペアで論理 greater than or equal to を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、それに対応する BTensor 内の要素の間で論理 less-than (XOR) 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素の各ペアで論理 less than or equal to を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して論理 NOT 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、それに対応する BTensor 内の要素の間で論理和関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、それに対応する BTensor 内の要素の間で論理排他 OR (XOR) 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC。 要素ごとの自然対数関数 f(x) = log(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素とそれに対応する BTensor の要素の間で最大関数を実行する DirectML 算術減少演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素とそれに対応する BTensor の要素の間で算術平均関数を実行する DirectML 算術減少演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素とそれに対応する BTensor の要素の間で最小関数を実行する DirectML 算術減少演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素のペアごとに、Python の剰余と同じ結果で剰余を計算し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素のペアごとに C 剰余演算子を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を対応する BTensor の要素で乗算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素を否定し、結果を OutputTensor の対応する要素に格納します。
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC。 要素ごとの POWER 関数 f(x, exponent) = pow(x * scale + bias, exponent) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC。 InputTensor 内の各要素に対して、ScaleTensor と ZeroPointTensor 内の対応する要素に応じて線形量子化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を BTensor 内の対応する要素に追加し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して逆関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素を整数値に丸め、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC。 入力に対して要素ごとの縮小アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC。 要素ごとのサイン関数 f(x) = sin(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの双曲線正弦関数 f(x) = ((e^x - e^-x) / 2) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して平方根関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC。 BTensor 内のすべての要素を対応する ATensor の要素で減算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC。 要素ごとの正接関数 f(x) = tan(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数を記述します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線正接関数 f(x) = tanh(x) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC。 要素ごとのしきい値関数 f(x) = max(x * scale + bias, min) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT。 DirectML デバイスがテンソル内の特定のデータ型をサポートしているかどうかについて詳しく説明します。
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT。 テンソル内の特定のデータ型に対する DirectML デバイスのサポートを照会するために使用されます。
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC。 テンソルに指定された定数 Value を入力します。
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC。 テンソルにシーケンスを入力します。
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC。 インデックス テンソルを使用して、指定された軸に沿って入力テンソルから要素を収集し、入力に再マップします。
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC。 インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC。 インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。
DML_GATHER_OPERATOR_DESC。 ランク r >= 1 のデータ テンソルとランク q のインデックス テンソルを指定すると、インデックスによってインデックス付けされたデータの軸次元 (既定では、最も外側は軸 == 0) のエントリを収集し、それらをランク q + (r - 1) の出力テンソルで連結する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_GEMM_OPERATOR_DESC。 入力に対して一般的なマトリックス乗算関数を実行する DirectML 演算子について説明します。y = alpha * transposeA(A) * transposeB(B) + beta * C です。
DML_GRAPH_DESC。 結合され、最適化された演算子をコンパイルするために使用される DirectML 演算子のグラフについて説明します。
DML_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続のジェネリック コンテナー。
DML_GRAPH_NODE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードの汎用コンテナー。
DML_GRU_OPERATOR_DESC。 入力に対して (標準レイヤー) 1 層ゲート再帰ユニット (GRU) 関数を実行する DirectML ディープ ラーニング演算子について説明します。
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、グラフ入力から内部ノードの入力への接続を定義するために使用されます。
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノード間の接続を定義するために使用されます。
DML_JOIN_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの配列に対して join 関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC。 ローカル応答正規化の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力に対してローカル応答正規化 (LRN) 関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの指定した軸に沿って Lp 正規化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体で Lp プール関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LP_POOLING1_OPERATOR_DESC。 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体での LP 正規化値を計算します。
DML_LSTM_OPERATOR_DESC。 入力に対して 1 層の短期メモリ (LSTM) 関数を実行する DirectML ディープ ラーニング演算子について説明します。
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC。 整数データに対してマトリックス乗算関数を実行します。
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_TO_FLOAT_OPERATOR_DESC。 整数入力テンソル データに対してマトリックス乗算関数を実行し、浮動小数点出力を生成します。
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC。 最大プーリングの逆伝搬法勾配を計算します (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC を参照)。
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体で最大プーリング関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体で最大プーリング関数を実行する (カーネル サイズ、ストライド サイズ、パッドの長さに応じて) DirectML 演算子について説明します。y = max(x1 + x2 + ...x_pool_size) です。
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC。 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素の最大値を計算し、必要に応じて選択した最大値のインデックスを返します。
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC。 指定した形状の出力テンソル (明示的、または入力形状と埋め込み) にゼロを格納する DirectML 演算子について説明し、入力テンソルの各値を、対応するインデックス配列からの要素オフセットにある出力テンソルに書き込みます。
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC。 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。 この演算子は、正規化を実行する入力テンソルの平均と分散を計算します。
DML_MULTIHEAD_ATTENTION_OPERATOR_DESC。 マルチヘッド アテンション操作を実行します。
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの、0 以外のすべての要素の N 次元座標を計算します。
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC。 各要素に 2 つの値 ("on" または "off" の値) が格納されたテンソルを生成する DirectML 演算子について説明します。
DML_OPERATOR_DESC。 演算子の説明の汎用コンテナー。 この構造体で指定されたパラメーターを使用して DirectML 演算子を構築します。
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードについて説明します。
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノードの出力からグラフ出力への接続を定義するために使用されます。
DML_PADDING_OPERATOR_DESC。 エッジ上のゼロ (またはその他の値) で入力テンソルを膨張させる DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC。 エッジの定数値またはミラー値で入力テンソルを膨張させ、結果を出力に書き込みます。
DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソルのスライディング ウィンドウ内の要素の量子化された値を平均化します。 この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてから平均プーリングを実行し、出力を量子化することと同じです。
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC。 InputTensor を使用して FilterTensor の 畳み込みを実行します。 この演算子は、量子化されたデータに対して前方畳み込みを実行します。 この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてから畳み込み、出力を量子化することと同じです。
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC。 量子化されたデータに対してマトリックス乗算関数を実行します。 この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてからマトリックス乗算を実行し、出力を量子化することと同じです。
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC。 出力テンソルに、決定論的に生成された擬似ランダムな均一分散ビットを格納します。 この演算子は、必要に応じて、更新された内部ジェネレーターの状態を出力することもできます。これは、後続の演算子の実行中に使用できます。
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC。 入力に対して指定した削減関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC。 Resample の逆伝搬法勾配を計算します (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC を参照)。
DML_RESAMPLE_GRAD1_OPERATOR_DESC。 DML_RESAMPLE2_OPERATOR_DESC の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC。 スケール ファクターを使用して変換先テンソル サイズを計算して、ソースから変換先テンソルに要素をリサンプリングする DirectML 演算子について説明します。
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC。 スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素をリサンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。 線形補間モードまたはニアレストネイバー補間モードを使用できます。
DML_RESAMPLE2_OPERATOR_DESC。 スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素をリサンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC。 テンソルの 1 つ以上のサブシーケンスの要素を反転します。 反転するサブシーケンスのセットは、指定された軸とシーケンスの長さに基づいて選択されます。
DML_RNN_OPERATOR_DESC。 入力に対して 1 層の単純な再帰ニューラル ネットワーク (RNN) 関数を実行する DirectML ディープ ラーニング演算子について説明します。
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC。 ROI_ALIGN と ROI_ALIGN1 の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC。 Mask R-CNN 用紙に記載されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージ テンソルからトリミングを抽出し、指定された InterpolationMode を使用して OutputTensor の最後の 2 次元で指定された共通の出力サイズにサイズ変更します。
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC。 Mask R-CNN 用紙に記載されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、この操作は入力イメージ テンソルからトリミングされたウィンドウを抽出し、指定された InterpolationMode を使用して OutputTensor の最後の 2 次元で指定された共通の出力サイズにサイズ変更します。
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体でプーリング関数を実行する DirectML 演算子について説明します (対象領域または ROI に従います)。
DML_SCALAR_UNION。 スカラー型の和集合。
DML_SCALE_BIAS。 DirectML 演算子に指定されたスケールの値とバイアスの項が含まれています。
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きします。
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きする DirectML 演算子について説明します。
DML_SIZE_2D。 テンソル内の要素の 2-D 平面、2-D スケール、または任意の 2-D 幅/高さの値のサイズ (DirectML 演算子に提供される) を表すことができる値が含まれます。
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC。 Slice の逆伝搬法勾配を計算します (DML_SLICE1_OPERATOR_DESC を参照)。
DML_SLICE_OPERATOR_DESC。 複数の軸に沿って入力テンソルのスライスを生成する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの 1 つのサブ領域 ("スライス") を抽出します。
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC。 空間データのブロックを深さに再配置する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC。 空間データのブロックを深さに再配置します。 演算子は、高さと幅の次元の値が空間ブロック内で深さの次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC。 指定した軸に沿って、入力テンソルを複数の出力テンソルに分割する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_TENSOR_DESC。 DirectML テンソル記述の汎用コンテナー。
DML_TILE_OPERATOR_DESC。 入力テンソルをタイリングして出力テンソルを構築する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC。 指定した軸に沿って上位 K 要素を取得する DirectML 縮小演算子について説明します。
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の軸に沿って各シーケンスから最大または最小の K 要素を選択し、OutputValueTensor および OutputIndexTensor 内のこれらの要素の値とインデックスをそれぞれ返します。
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC。 入力テンソルに含まれるイメージをアップサンプリングする DirectML イメージング 演算子について説明します。
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの値に対して要素ごとのスケールとバイアス関数を実行する DirectML 演算子について説明します。