DML_ACTIVATION_HARDMAX1_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

InputTensor의 각 요소에 대해 하드맥스 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.

연산자는 지정된 입력에 있는 각 요소의 하드맥스(지정된 축을 따라 첫 번째 최대값의 경우 1, 다른 모든 값의 경우 0)를 계산합니다.

reducedTensor = ReduceArgMax(InputTensor, axes = Axes, axisDirection = DML_AXIS_DIRECTION_INCREASING)
broadcastedTensor = Broadcast the `reducedTensor` to `InputTensor`
for each coordinate in OutputTensor
    if broadcastedTensor[coordinate] == reducedIndexOf(coordinate)   // reducedIndexOf(coordinate) is the index of the coordinate within reduced axes `axes`.
        OutputTensor[coordinate] = 1
    else
        OutputTensor[coordinate] = 0
endfor

ReduceArgMax(input = InputTensor, axis = Axes)는 DML_REDUCE_FUNCTION_ARGMAX reduce 함수로 DML_REDUCE_OPERATOR .

문법

struct DML_ACTIVATION_HARDMAX1_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT AxisCount;
    _Field_size_(AxisCount) const UINT* Axes;
};

구성원

InputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

읽을 입력 텐서입니다.

OutputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

결과를 쓸 출력 텐서입니다.

AxisCount

형식: UINT

계산할 축 수로 하드맥스를 줄입니다. 이 필드는 축 배열의 크기를 결정 합니다 .

Axes

형식: _Field_size_(AxisCount) const UINT*

하드맥스를 줄일 축입니다. 값은 범위에 [0, InputTensor.DimensionCount - 1]있어야 합니다.

예시

다음 예제에서는 모두 동일한 3차원 입력 텐서를 사용합니다.

InputTensor: (Sizes:{2, 2, 2}, DataType:FLOAT32)
[
    [
        [  12, 0],
        [-101, 11],
    ],
    [
        [  3,  234],
        [  0, -101],
    ]
]

예제 1

AxisCount: 1
Axes: {1}
OutputTensor: (Sizes:{2, 2, 2}, DataType:FLOAT32)
[
    [               // max element in {12, -101} is 12 and in {0, 11} is 11
        [1, 0],
        [0, 1],
    ],
    [               // max element in {3, 0} is 3 and in {234, -101} is 234
        [1, 1],
        [0, 0],
    ]
]

예제 2

AxisCount: 1
Axes: {0}
OutputTensor: (Sizes:{2, 2, 2}, DataType:FLOAT32)
[
    [               // max element in {12, 3} is 12, in {0, 234} is 234, in {-101, 0} is 0 and in {11, -101} is 11
        [1, 0],
        [0, 1],
    ],
    [
        [0, 1],
        [1, 0],
    ]
]

예제 3

AxisCount: 2
Axes: {0, 2}
OutputTensor: (Sizes:{2, 2, 2}, DataType:FLOAT32)
[
    [               // max element in {12, 0, 3, 234} is 234 and in {-101, 11, 0, -101} is 11
        [0, 0],
        [0, 1],
    ],
    [
        [0, 1],
        [0, 0],
    ]
]

비고

이 연산자는 AxisCount == 1 및 축 == 의 {DimensionCount - 1} 동일합니다.

가용도

이 연산자는 DML_FEATURE_LEVEL_5_1 도입되었습니다.

Tensor 제약 조건

InputTensor 및 OutputTensor 에는 동일한 DataType, DimensionCount 및 크기가 있어야 합니다.

Tensor 지원

요구 사항

참고하십시오

• DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC