DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

入力テンソルのスライディングウィンドウ内の要素の量子化された値を平均化します。この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてから平均プーリングを実行し、出力を量子化することと同じです。

デカンタイズ関数

f(Input, Scale, ZeroPoint) = (Input - ZeroPoint) * Scale

クオンタイズ関数

f(Input, Scale, ZeroPoint) = clamp(round(Input / Scale) + ZeroPoint, Min, Max)

重要

この API は、DirectML スタンドアロン再頒布可能パッケージの一部として使用できます ( Microsoft.AI.DirectML バージョン 1.13 以降を参照してください)。 DirectML のバージョン履歴も参照してください。

構文

struct DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* InputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* InputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* OutputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT DimensionCount;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Strides;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* WindowSize;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* StartPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* EndPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Dilations;
    BOOL IncludePadding;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

サイズの入力テンソル{ BatchCount, ChannelCount, Height, Width } 4D の場合は { BatchCount, ChannelCount, Depth, Height, Weight }、5D の場合は。

InputScaleTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

InputTensor スケールデータを含むテンソル。 InputScaleTensor の予想されるディメンションは、テンソル単位の量子化が必要な場合は{ 1, 1, 1, 1 }、チャネル単位の量子化が必要な場合は{ 1, ChannelCount, 1, 1 }されます。これらのスケール値は、 InputTensor 値をデカンタイズするために使用されます。

注

スケール値が 0 の場合、未定義の動作になります。

InputZeroPointTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

InputTensor ゼロポイントデータを含む省略可能なテンソル。 InputZeroPointTensor の予想されるディメンションは、テンソル単位の量子化が必要な場合は{ 1, 1, 1, 1 }されます。チャネル単位の量子化が必要な場合は{ 1, ChannelCount, 1, 1 }されます。これらのゼロポイント値は、 InputTensor 値をデカンタイズするために使用されます。

OutputScaleTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

OutputTensor スケールデータを含むテンソル。 OutputScaleTensor の予想されるディメンションは、テンソル単位の量子化が必要な場合は{ 1, 1, 1, 1 }、チャネル単位の量子化が必要な場合は{ 1, ChannelCount, 1, 1 }されます。これらのスケール値は 、OutputTensor 値を量子化するために使用されます。

注

スケール値が 0 の場合、未定義の動作になります。

OutputZeroPointTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

OutputTensor のゼロポイントデータを含む省略可能なテンソル。 OutputZeroPointTensor の予想されるディメンションは、テンソル単位の量子化が必要な場合は{ 1, 1, 1, 1 }。チャネル単位の量子化が必要な場合は{ 1, ChannelCount, 1, 1 }。このゼロポイント値は 、OutputTensor 値を量子化するために使用されます。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

出力テンソルの説明。出力テンソルのサイズは次のように計算できます。

OutputTensor->Sizes[0] = InputTensor->Sizes[0];
OutputTensor->Sizes[1] = InputTensor->Sizes[1];

for (UINT i = 0; i < DimensionCount; ++i) {
  UINT PaddedSize = InputTensor->Sizes[i + 2] + StartPadding[i] + EndPadding[i];
  OutputTensor->Sizes[i + 2] = (PaddedSize - WindowSizes[i]) / Strides[i] + 1;
}

DimensionCount

型: UINT

入力テンソル InputTensor の空間ディメンションの数。これは、スライディングウィンドウ WindowSize のディメンションの数にも対応します。この値は、 Strides、 StartPadding、 EndPadding 配列のサイズも決定します。 InputTensor が 4D の場合は 2、5D テンソルの場合は 3 に設定する必要があります。

Strides