次の方法で共有

DirectML 構造体

次の構造体は、 DirectML.hで宣言されています。

このセクションでは...

トピックと説明
DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC。 InputTensor 内のすべての要素に対して継続的に異なる指数線形単位 (CELU) アクティブ化関数実行し、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して指数線形単位 (ELU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_GELU_OPERATOR_DESC。 InputTensor 内のすべての要素に対してガウス 誤差線形単位 (GELU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARD_SWISH_OPERATOR_DESC。 InputTensor のすべての要素に対してハード スウィッシュ アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC。 入力に対して hardmax 関数を実行する DirectML アクティブ化演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_HARDMAX1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素に対して hardmax 関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してハード sigmoid 関数を実行する DirectML アクティブ化演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC。 ID 関数を実行する DirectML アクティブ化演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して漏れのある修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して線形アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC。 入力に対して softmax のログアクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素に対して自然な softmax アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してパラメーター化された修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してパラメトリック ソフトプラス アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC。 修正された線形単位 (ReLU) のバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してスケーリングされた指数線形単位 (ELU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してスケーリングされた双曲線正接アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC。 入力に対して要素ごとの圧縮アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して sigmoid アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC。 入力に対して softmax アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SOFTMAX1_OPERATOR_DESC。 InputTensor で softmax アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して softplus アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してソフトサイン アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_SWISH_OPERATOR_DESC。 InputTensor のすべての要素に対してスウィッシュ アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して双曲線正接アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対してしきい値付き修正線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC。 Adam (ADAptive Moment 推定) アルゴリズムに基づいて、指定されたグラデーションを使用して、更新された重み (パラメーター) を計算します。 この演算子はオプティマイザーであり、通常、勾配降下を実行するためにトレーニング ループの重み更新ステップで使用されます。
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力に対して平均プーリング関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC。 入力テンソルのスライディング ウィンドウ内の要素全体の値を平均化します。
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最大値要素のインデックスを出力します。
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最小値要素のインデックスを出力します。
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC。 平均プーリングのバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESCを参照)。
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC。 バッチ正規化 のバックプロパティ グラデーション計算します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力に対してバッチ正規化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC。 バッチ正規化トレーニングのバックプロパゲーション勾配を計算します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC。 入力に対してバッチ正規化を実行します。
DML_BINDING_DESC。 IDMLBindingTable メソッドのいずれかを呼び出してバインド テーブルに追加できるように、バインドの説明が含まれています。
DML_BINDING_PROPERTIES。 特定のコンパイル済み演算子または演算子初期化子のバインド要件に関する情報が含まれています。
DML_BINDING_TABLE_DESC。 IDMLDevice::CreateBindingTable を し、IDMLBindingTable::Reset をするパラメーターを指定します。
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING。 個々のバッファー バインドの配列であるリソース バインドを指定します。
DML_BUFFER_BINDING。 ID3D12Resourceへのオフセットとサイズで表される、Direct3D 12 バッファー内のバイト範囲によって記述されるリソース バインドを指定します。
DML_BUFFER_TENSOR_DESC。 Direct3D 12 バッファー リソースに格納されるテンソルについて説明します。
DML_CAST_OPERATOR_DESC。 キャスト関数 f(x) = cast(x) を実行し、入力の各要素を出力テンソルのデータ型にキャストし、結果を対応する要素に出力に格納する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC。 InputTensorを使用して、FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、整数データに対して前方畳み込みを実行します。
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC。 入力に対して畳み込み関数を実行する DirectML 行列乗算演算子について説明します。
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC。 軸に沿ってテンソルの要素を乗算し、製品の実行中の集計を出力テンソルに書き込みます。
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC。 軸に沿ってテンソルの要素を合計し、合計の実行中の集計を出力テンソルに書き込みます。
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC。 データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC。 データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 この演算子は、深度ディメンションの値が空間ブロック内で高さと幅の次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。
DML_DEQUANTIZE_OPERATOR_DESC。 TBD
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC。 主要な対角線上の行列と他の場所のゼロを持つ ID に似た行列を生成する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_DIAGONAL_MATRIX1_OPERATOR_DESC。 指定された対角スパンに沿って 1 つ (または他の明示的な値) を持つ ID に似た行列を生成し、他の要素は入力値またはゼロ ( InputTensor が渡されない場合) で埋められます。
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC。 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 に結果書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC。 要素ごとの絶対値関数 f(x) = abs(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC。 要素ごとのアークコサイン関数 f(x) = acos(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線余弦関数 f(x) = log(x + sqrt(x * x - 1)) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を BTensor の対応する要素に追加する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を、BTensor、f(a、b) = a + b の対応する要素に追加する関数と、融合されたアクティブ化のオプションを実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC。 要素ごとのアークサイン関数 f(x) = asin(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線正弦関数 f(x) = log(x + sqrt(x * x + 1)) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数を記述します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC。 要素ごとのアークタンジェント関数 f(x) = atan(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線正接関数 f(x) = (log((1 + x) / (1 - x)) / 2) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数を記述します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC。 ATensor および BTensorの各要素の 2 引数アークタンジェントを計算します。ここで、ATensor は です Y 軸 と BTensor は、X 軸のであり、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する各要素間のビットごとの AND を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの各要素のビットごとの NOT を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの各要素のビットごとの母集団数 (1 に設定されたビット数) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する各要素間のビットごとの OR を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC。 BTensorの対応する要素によって指定されたビット数だけ、ATensor の各要素の論理的な左シフトを実行し、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC。 ATensor の各要素の論理右シフトを、BTensorの対応する要素によって指定されたビット数だけ実行し、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する各要素間でビットごとの XOR (eXclusive OR) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC。 要素ごとの天井関数 f(x) = ceil(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC。 要素ごとのクリップ のバックプロパティ グラデーション計算します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC。 DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC の逆伝搬法勾配を計算します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC。 要素ごとのクリップ関数 f(x) = clamp(x * scale + bias, minValue, maxValue) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能で、clamp(x) = min(maxValue, max(minValue, x)) です。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素に対してクランプ (または制限) 操作を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC。 要素ごとの定数パワー関数 f(x) = pow(x * scale + bias, exponent) を実行する DirectML 演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC。 要素ごとのコサイン関数 f(x) = cos(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数を記述します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの双曲線余弦関数 f(x) = ((e^x + e^-x) / 2) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数を記述します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC。 InputTensor および ScaleTensor内の対応する要素に対して、ZeroPointTensor 内のすべての要素に対して線形デカンタイズ関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC。 ATensorの対応する要素から BTensor の各要素を減算し、結果をそれ自体で乗算し、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素を、BTensorの対応する要素で除算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC。 要素ごとの自然指数関数 f(x) = exp(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC。 要素ごとの自然指数関数 f(x) = exp(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC。 要素ごとの床関数 f(x) = floor(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC。 要素ごとの ID 関数 f(x) = x * scale + bias を実行する DirectML ジェネリック演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC。 基本的に三項 if ステートメントを実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC。 指定した InfinityModeに応じて、IEEE-754 -inf、inf、またはその両方の InputTensor の各要素をチェックし、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC。 入力が NaN であるかどうかを要素別に判断する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で論理 AND 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で論理等価関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で論理より大きい関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素の各ペアで 以上の論理 を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で論理小数関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素の各ペアで 以下の論理 を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して論理 NOT 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で論理 OR 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で論理排他 OR (XOR) 関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC。 要素ごとの自然対数関数 f(x) = log(x * scale + bias) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で最大の関数を実行する DirectML 算術減少演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と BTensor内の対応する要素の間で算術平均関数を実行する DirectML 算術減少演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素と、BTensor内の対応する要素の間で最小関数を実行する DirectML 算術減少演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素のペアごとに、Python の剰余と同じ結果で剰余を計算し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの対応する要素のペアごとに C 剰余演算子を計算し、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素に BTensorの対応する要素を乗算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素を否定し、結果を OutputTensor の対応する要素に格納します。
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC。 要素ごとの累乗関数 f(x, exponent) = pow(x * scale + bias, exponent) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC。 InputTensor および ZeroPointTensor 内の対応する要素に関して、ScaleTensor 内のすべての要素に対して線形量子化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC。 ATensor 内のすべての要素 BTensor内の対応する要素に追加し、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して逆関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC。 InputTensor の各要素を整数値に丸め、結果を OutputTensor の対応する要素配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC。 入力に対して要素ごとの圧縮アクティブ化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC。 要素ごとのサイン関数 f(x) = sin(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの双曲線正弦関数 f(x) = ((e^x - e^-x) / 2) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数演算子について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC。 入力内のすべての要素に対して平方根関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC。 BTensor 内のすべての要素を、ATensorの対応する要素から減算する関数を実行する DirectML 算術演算子について説明します。
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC。 要素ごとの正接関数 f(x) = tan(x * scale + bias) を実行する DirectML 三角関数を記述します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC。 要素ごとの逆双曲線正接関数 f(x) = tanh(x) * scale + bias を実行する DirectML 三角関数について説明します。スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC。 要素ごとのしきい値関数 f(x) = max(x * scale + bias, min) を実行する DirectML 算術演算子について説明します。ここで、スケールとバイアスの項は省略可能です。
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT。 DirectML デバイスがテンソル内の特定のデータ型をサポートしているかどうかについて詳しく説明します。
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT。 テンソル内の特定のデータ型に対する DirectML デバイスのサポートを照会するために使用されます。
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC。 指定した定数 値でテンソルを塗りつぶします。
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC。 テンソルにシーケンスを入力します。
DML_FOLD_OPERATOR_DESC構造体。 スライディング ウィンドウから形成されたパッチの配列を、テンソルを含む大きなパッチに結合します。
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC。 インデックス テンソルを使用して、指定された軸に沿って入力テンソルから要素を収集し、入力に再マップします。
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC。 インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC。 インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。
DML_GATHER_OPERATOR_DESC。 DirectML データ再編成演算子について説明します。この演算子は、ランク r >= 1 のデータ テンソルとランク q のインデックステンソルを指定すると、インデックスによってインデックス付けされたデータの軸ディメンション (既定では、最も外側の 1 つは軸 == 0) のエントリを収集し、それらをランク q + (r - 1) の出力テンソルで連結します。
DML_GEMM_OPERATOR_DESC。 入力に対して一般的な行列乗算関数を実行する DirectML 演算子について説明します。y = alpha * transposeA(A) * transposeB(B) + beta * C。
DML_GRAPH_DESC。 結合された最適化された演算子をコンパイルするために使用される DirectML 演算子のグラフについて説明します。
DML_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続の汎用コンテナー。
DML_GRAPH_NODE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードの汎用コンテナー。
DML_GRU_OPERATOR_DESC。 入力に対して (標準レイヤー) 1 層ゲート再帰ユニット (GRU) 関数を実行する DirectML ディープ ラーニング演算子について説明します。
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、グラフ入力から内部ノードの入力への接続を定義するために使用されます。
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノード間の接続を定義するために使用されます。
DML_JOIN_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの配列に対して結合関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC。 ローカル応答正規化 のバックプロパティ グラデーション計算します。
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力に対してローカル応答正規化 (LRN) 関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの指定した軸に沿って Lp 正規化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体で Lp プール関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_LP_POOLING1_OPERATOR_DESC。 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体で LP 正規化値を計算します。
DML_LSTM_OPERATOR_DESC。 入力に対して 1 層の短期メモリ (LSTM) 関数を実行する DirectML ディープ ラーニング演算子について説明します。
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC。 整数データに対して行列乗算関数を実行します。
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_TO_FLOAT_OPERATOR_DESC。 整数入力テンソル データに対して行列乗算関数を実行し、浮動小数点出力を生成します。
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC。 最大プーリングのバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESCを参照)。
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体で最大プーリング関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体で最大プーリング関数を実行する DirectML 演算子 (カーネル サイズ、ストライド サイズ、パッドの長さに応じて)、y = max(x1 + x2 + ...x_pool_size)。
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC。 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素の最大値を計算し、必要に応じて選択した最大値のインデックスを返します。
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC。 指定した図形の出力テンソル (明示的または入力図形とパディングのいずれか) をゼロで埋める DirectML 演算子について説明し、入力テンソルの各値を、対応するインデックス配列からの要素オフセットにある出力テンソルに書き込みます。
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC。 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC。 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。 この演算子は、正規化を実行する入力テンソルの平均と分散を計算します。
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION2_OPERATOR_DESC。 TBD
DML_MULTIHEAD_ATTENTION_OPERATOR_DESC。 マルチヘッド アテンション操作を実行します。
DML_MULTIHEAD_ATTENTION1_OPERATOR_DESC。 TBD
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC。 入力テンソルのすべての 0 以外の要素の N 次元座標を計算します。
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC。 各要素に 2 つの値 ("on" または "off" の値) が格納されたテンソルを生成する DirectML 演算子について説明します。
DML_OPERATOR_DESC。 演算子の説明の汎用コンテナー。 この構造体で指定されたパラメーターを使用して DirectML 演算子を構築します。
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードをデクリベします。
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC。 DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノードの出力からグラフ出力への接続を定義するために使用されます。
DML_PADDING_OPERATOR_DESC。 エッジ上のゼロ (またはその他の値) で入力テンソルを膨張させる DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC。 エッジ上の定数またはミラー化された値を使用して入力テンソルを膨張させ、結果を出力に書き込みます。
DML_QUANTIZE_OPERATOR_DESC。 TBD
DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC。 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。
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC。 InputTensorを使用して、FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、量子化されたデータに対して前方畳み込みを実行します。 この演算子は、数学的には、入力のデカンタイズ、コンボルブ、出力の量子化に相当します。
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC。 量子化されたデータに対して行列乗算関数を実行します。 この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてから行列乗算を実行し、出力を量子化することと同じです。
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC。 出力テンソルに、決定論的に生成された擬似ランダムな均一分散ビットを格納します。 この演算子は、必要に応じて、更新された内部ジェネレーターの状態を出力することもできます。これは、後続の演算子の実行中に使用できます。
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC。 入力に対して指定した削減関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC。 Resample のバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESCを参照)。
DML_RESAMPLE_GRAD1_OPERATOR_DESC。 DML_RESAMPLE2_OPERATOR_DESCのバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC。 スケール ファクターを使用して変換先テンソル サイズを計算して、ソースから変換先テンソルに要素をリサンプリングする DirectML 演算子について説明します。
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC。 スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素を再サンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。 線形補間モードまたは最近隣補間モードを使用できます。
DML_RESAMPLE2_OPERATOR_DESC。 スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素を再サンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。
DML_RESAMPLE3_OPERATOR_DESC構造体。 スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素を再サンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC。 テンソルの 1 つ以上の サブシーケンス の要素を反転します。 反転するサブシーケンスのセットは、指定された軸とシーケンスの長さに基づいて選択されます。
DML_RNN_OPERATOR_DESC。 入力に対して 1 層の単純な再帰ニューラル ネットワーク (RNN) 関数を実行する DirectML ディープ ラーニング演算子について説明します。
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC。 ROI_ALIGNとROI_ALIGN1のバックプロパゲーションの勾配を計算します。
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC。 「マスク R-CNN ペーパー」で説明されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージ テンソルからトリミングを抽出し、指定された InterpolationModeを使用して 、OutputTensor の最後の 2 次元で指定された共通の出力サイズにサイズ変更します。
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC。 「マスク R-CNN ペーパー」で説明されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージ テンソルからトリミングされたウィンドウを抽出し、指定された InterpolationModeを使用して、OutputTensor の最後の 2 次元で指定された共通の出力サイズ サイズに変更します。
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体でプーリング関数を実行する DirectML 演算子について説明します (対象領域または ROI に従います)。
DML_SCALAR_UNION。 スカラー型の和集合。
DML_SCALE_BIAS。 DirectML 演算子に指定されたスケールとバイアスの項の値を格納します。
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きします。
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC。 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きする DirectML 演算子について説明します。
DML_SIZE_2D。 テンソル内の要素の 2-D 平面、2-D スケール、または任意の 2-D 幅/高さの値のサイズ (DirectML 演算子に提供される) を表すことができる値が含まれます。
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC。 Slice のバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_SLICE1_OPERATOR_DESCを参照)。
DML_SLICE_OPERATOR_DESC。 複数の軸に沿って入力テンソルのスライスを生成する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの 1 つのサブ領域 ("スライス") を抽出します。
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC。 空間データのブロックを深さに再配置する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC。 空間データのブロックを深度に再配置します。 この演算子は、入力テンソルのコピーを出力します。ここで、高さと幅のディメンションの値は深度ディメンションに移動されます。
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC。 指定した軸に沿って、入力テンソルを複数の出力テンソルに分割する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_TENSOR_DESC。 DirectML テンソル記述の汎用コンテナー。
DML_TILE_OPERATOR_DESC。 入力テンソルをタイリングして出力テンソルを構築する DirectML データ再編成演算子について説明します。
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC。 指定した軸に沿って上位 K 要素を取得する DirectML 縮小演算子について説明します。
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC。 InputTensorの軸に沿って各シーケンスから最大または最小の K 要素を選択し、OutputValueTensor および OutputIndexTensor 内のこれらの要素の値とインデックス返します。
DML_UNFOLD_OPERATOR_DESC構造体。 バッチ入力テンソルからスライディング ローカル ブロックを抽出します。
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC。 入力テンソルに含まれるイメージをアップサンプリングする DirectML イメージング 演算子について説明します。
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC。 入力テンソルの値に対して要素ごとのスケールとバイアス関数を実行する DirectML 演算子について説明します。
  • Last updated on