estrutura DML_PADDING_OPERATOR_DESC (directml.h)

Infla o tensor de entrada com valores constantes ou espelhados nas bordas e grava o resultado na saída.

Sintaxe

struct DML_PADDING_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  DML_PADDING_MODE      PaddingMode;
  FLOAT                 PaddingValue;
  UINT                  DimensionCount;
  const UINT            *StartPadding;
  const UINT            *EndPadding;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os dados de entrada.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os dados de saída. Para cada dimensão i, OutputTensor.Sizes[i] = InputTensor.Sizes[i] + StartPadding[i] + EndPadding[i].

PaddingMode

Tipo: DML_PADDING_MODE

O modo de preenchimento a ser usado ao preencher as regiões de preenchimento.

• DML_PADDING_MODE_CONSTANT. Usa um único valor constante definido por PaddingValue para todos os valores de preenchimento (consulte o Exemplo 1).
• DML_PADDING_MODE_EDGE. Para cada dimensão, use os valores de borda dessa dimensão para todos os valores de preenchimento (consulte o Exemplo 2).
• DML_PADDING_MODE_REFLECTION. Espelhar os valores do tensor como se o dobramos diretamente nas bordas, o que significa que as bordas não são espelhadas. Observe que StartPadding[i] >= InputTensor.Sizes[i], e EndPadding[i] >= InputTensor.Sizes[i] é válido, o que significa que podemos espelho novas regiões de preenchimento periodicamente dobrando-as em regiões de preenchimento anteriores (consulte o Exemplo 3).
• DML_PADDING_MODE_SYMMETRIC. Semelhante a DML_PADDING_MODE_REFLECTION, mas as bordas também são espelhadas. Observe que StartPadding[i] > InputTensor.Sizes[i], e EndPadding[i] > InputTensor.Sizes[i] é válido, o que significa que podemos espelho novas regiões de preenchimento periodicamente dobrando-as em regiões de preenchimento anteriores (consulte o Exemplo 4). Esse modo foi introduzido no nível DML_FEATURE_LEVEL_3_0do recurso .

PaddingValue

Tipo: FLOAT

O valor de preenchimento a ser usado quando PaddingMode == DML_PADDING_MODE_CONSTANT. Esse valor é ignorado para outros modos de preenchimento. Observe que, se o DataType dos tensores não for DML_TENSOR_DATA_TYPE_FLOAT16 ou DML_TENSOR_DATA_TYPE_FLOAT32, o valor poderá ser truncado (por exemplo, 10,6 se tornará 10).

DimensionCount

Tipo: UINT

O tamanho das matrizes apontadas por StartPadding e EndPadding. Esse valor deve ser o mesmo valor que a contagem de dimensões de InputTensor e OutputTensor.

StartPadding

Tipo: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Os tamanhos das regiões de preenchimento a serem adicionadas no início de cada dimensão. Para cada dimensão i, StartPadding[i] = OutputTensor.Sizes[i] - InputTensor.Sizes[i] - EndPadding[i].

EndPadding

Tipo: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Os tamanhos das regiões de preenchimento a serem adicionadas no final de cada dimensão. Para cada dimensão i, EndPadding[i] = OutputTensor.Sizes[i] - InputTensor.Sizes[i] - StartPadding[i].

Exemplos

Exemplo 1

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_CONSTANT
PaddingValue: 9
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]
   [9, 9, 1, 2, 3, 4, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 1, 2, 3, 4, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9],
   [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]]]]

Exemplo 2

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_EDGE
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4]
   [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
   [5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8]]]]

Exemplo 3

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_REFLECTION
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6]
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
   [7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
   [7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
   [7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
   [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2]]]]

Exemplo 4 (a partir de DML_FEATURE_LEVEL_3_0)

PaddingMode: DML_PADDING_MODE_SYMMETRIC
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}

InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8]]]]

OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1]
   [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
   [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
   [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
   [6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5]]]]

Disponibilidade

Esse operador foi introduzido no DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Restrições do Tensor

InputTensor e OutputTensor devem ter os mesmos DataType e DimensionCount.

Suporte ao Tensor

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 e superior

DML_FEATURE_LEVEL_3_1 e superior

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 e superior

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 e superior

Requisitos