DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

[アーティクル]
02/26/2024

InputTensor を使用して FilterTensor の畳み込みを実行します。この演算子は、多数の標準的な畳み込み構成をサポートしています。これらの標準構成には、[ 方向 ] フィールドと [モード ] フィールドを設定して前方および後方 (入れ替え) 畳み込み、 GroupCount フィールドを設定した深さ方向の畳み込みなどがあります。

関連する手順の概要: 出力テンソルへの畳み込みを実行します。バイアスを出力テンソルと同じ寸法サイズに変更します。再形成されたバイアステンソルを出力テンソルに追加します。

構文

struct DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC     *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *FilterTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *OutputTensor;
  DML_CONVOLUTION_MODE      Mode;
  DML_CONVOLUTION_DIRECTION Direction;
  UINT                      DimensionCount;
  const UINT                *Strides;
  const UINT                *Dilations;
  const UINT                *StartPadding;
  const UINT                *EndPadding;
  const UINT                *OutputPadding;
  UINT                      GroupCount;
  const DML_OPERATOR_DESC   *FusedActivation;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力データを含むテンソル。 InputTensor の予想されるディメンションは次のとおりです。

{ BatchCount, InputChannelCount, InputWidth } 3D の場合、
{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4D の場合、および
{ BatchCount, InputChannelCount, InputDepth, InputHeight, InputWidth } 5D の場合は。

FilterTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

フィルターデータを含むテンソル。 FilterTensor の予想されるディメンションは次のとおりです。

{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterWidth } 3D の場合、
{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterHeight, FilterWidth } 4D の場合、および
{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterDepth, FilterHeight, FilterWidth } 5D の場合は。

BiasTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

バイアスデータを含むオプションのテンソル。バイアステンソルは、結果に追加される畳み込みの最後に出力テンソル全体でブロードキャストされるデータを含むテンソルです。 BiasTensor の予想されるディメンションは次のとおりです。

{ 1, OutputChannelCount, 1 } 3D の場合、
{ 1, OutputChannelCount, 1, 1 } 4D の場合、および
{ 1, OutputChannelCount, 1, 1, 1 } 5D の場合は。

出力チャネルごとに、そのチャネルの 1 つのバイアス値が OutputTensor のそのチャネル内のすべての要素に追加されます。つまり、 BiasTensor は OutputTensor のサイズにブロードキャストされ、演算子が返すのは、このブロードキャストされた BiasTensor の合計と畳み込みの結果です。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込むテンソル。 OutputTensor の予想されるディメンションは次のとおりです。

{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputWidth } 3D の場合、
{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4D の場合、および
{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputDepth, OutputHeight, OutputWidth } 5D の場合は。

Mode

種類: DML_CONVOLUTION_MODE

畳み込み操作に使用するモード。 DML_CONVOLUTION_MODE_CROSS_CORRELATION は、一般的な推論シナリオに必要な動作です。これに対し、DML_CONVOLUTION_MODE_CONVOLUTION では、各フィルターカーネル内の要素の順序が各空間ディメンションに沿って反転されます。

Direction

種類: DML_CONVOLUTION_DIRECTION

畳み込み操作の方向。 DML_CONVOLUTION_DIRECTION_FORWARD は、トレーニング中に DML_CONVOLUTION_DIRECTION_FORWARD と DML_CONVOLUTION_DIRECTION_BACKWARD の組み合わせが使用される推論に使用される畳み込みの主要な形式です。

DimensionCount

型: UINT

畳み込み操作の空間ディメンションの数。空間ディメンションは、畳み込み FilterTensor の下位ディメンションです。たとえば、幅と高さの次元は、4D 畳み込みフィルターテンソルの空間ディメンションです。この値は、Strides、Dilations、StartPadding、EndPadding、OutputPadding 配列のサイズも決定します。 InputTensor.DimensionCount が 4 の場合は 2、InputTensor.DimensionCount が 5 の場合は 3 に設定する必要があります。

Strides