DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC結構 (directml.h)

計算量化小數字數和零點值，以量化 InputTensor，然後套用該量化，並將結果寫入 OutputTensor。

這個運算子會使用下列方程式來量化。

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)

語法

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;
};

成員

InputTensor

類型： const DML_TENSOR_DESC*

包含輸入的張量。

OutputTensor

類型： const DML_TENSOR_DESC*

要寫入結果的輸出張量。

OutputScaleTensor

類型： const DML_TENSOR_DESC*

要寫入 OutputTensor 輸出縮放比例的輸出張量。 OutputScaleTensor 中預期的元素數目為 1。

OutputZeroPointTensor

類型： const DML_TENSOR_DESC*

要寫入 OutputTensor 輸出零點的輸出張量。 OutputZeroPointTensor 中預期的元素數目為 1。

備註

可用性

此運算子是在 DML_FEATURE_LEVEL_4_0 中引進。

Tensor 條件約束

• InputTensor、 OutputScaleTensor、 OutputTensor 和 OutputZeroPointTensor 必須具有相同的 DimensionCount。
• OutputTensor 和 OutputZeroPointTensor 必須具有相同 的 DataType。

Tensor 支援

規格需求

另請參閱

• DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC