DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

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 OutputTensor に結果を書き込みます。

この演算子では、次の式を使用して量子化します。

InputMax = Max(InputTensor)
InputMin = Min(InputTensor)

AValue = (A - AZeroPoint) * AScale
BValue = (B - BZeroPoint) * BScale

// For uint8 output, Min = 0, Max = 255
// For int8 output, Min = -128, Max = 127
OutputScale = (InputMax – InputMin) / (Max – Min)

OutputZeroPoint = Min - InputMin / OutputScale

OutputTensor = clamp(round(InputValue / OutputScale) + OutputZeroPoint, Min, Max)

構文

struct DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputScaleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputZeroPointTensor;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力を含むテンソル。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込む出力テンソル。

OutputScaleTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

OutputTensor の出力スケール ファクターを書き込 む出力テンソル。 OutputScaleTensor の要素の予想される数は 1 です。

OutputZeroPointTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

OutputTensor の出力 0 ポイントを書き込 む出力テンソル。 OutputZeroPointTensor の要素の予想される数は 1 です。

注釈

可用性

この演算子は 、DML_FEATURE_LEVEL_4_0で導入されました。

テンソル制約

• InputTensor、 OutputScaleTensor、 OutputTensor、 および OutputZeroPointTensor は、同じ DimensionCount を持つ必要があります。
• OutputTensor と OutputZeroPointTensor には、同じ DataType が必要です。

Tensor のサポート

要件

こちらもご覧ください

• DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC