DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

  • 아티클

ScaleTensor 및 ZeroPointTensor의 해당 요소와 관련하여 InputTensor의 모든 요소에 대해 다음 선형 정수화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.

f(input, scale, zero_point) = (input - zero_point) * scale

양자화는 정밀도의 비용으로 성능을 향상시키는 일반적인 방법입니다. 8비트 int 값 그룹은 32비트 부동 소수자 값 그룹보다 빠르게 계산할 수 있습니다. 정량화는 인코딩된 데이터를 해당 도메인으로 다시 변환합니다.

구문

struct DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *ScaleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *ZeroPointTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
};

멤버

InputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

입력을 포함하는 텐서입니다.

ScaleTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

배율을 포함하는 텐서입니다.

ZeroPointTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

양자화에 사용된 0점을 포함하는 텐서입니다.

OutputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

결과를 쓸 출력 텐서입니다.

가용성

이 연산자는 에서 DML_FEATURE_LEVEL_1_0도입되었습니다.

텐서 제약 조건

  • InputTensor, OutputTensor, ScaleTensor 및 ZeroPointTensor 에는 동일한 DimensionCount 및 크기가 있어야 합니다.
  • InputTensor 및 ZeroPointTensor 에는 동일한 DataType이 있어야 합니다.
  • OutputTensor 및 ScaleTensor 에는 동일한 DataType이 있어야 합니다.

텐서 지원

DML_FEATURE_LEVEL_6_2 이상

텐서 종류 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 1~8개 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
ScaleTensor 입력 1~8개 FLOAT32, FLOAT16
ZeroPointTensor 선택적 입력 1~8개 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor 출력 1~8개 FLOAT32, FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_6_0 이상

텐서 종류 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 1~8개 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
ScaleTensor 입력 1~8개 FLOAT32, FLOAT16
ZeroPointTensor 입력 1~8개 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor 출력 1~8개 FLOAT32, FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 이상

텐서 종류 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 1~8개 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
ScaleTensor 입력 1~8개 FLOAT32
ZeroPointTensor 입력 1~8개 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor 출력 1~8개 FLOAT32

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 이상

텐서 종류 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 4 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
ScaleTensor 입력 4 FLOAT32
ZeroPointTensor 입력 4 INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor 출력 4 FLOAT32

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 이상

텐서 종류 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 4 UINT8
ScaleTensor 입력 4 FLOAT32
ZeroPointTensor 입력 4 UINT8
OutputTensor 출력 4 FLOAT32

요구 사항

요구 사항 값
헤더 directml.h

추가 정보

DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC