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DirectML 구조체

다음 구조체는 DirectML.h 내에서 선언됩니다.

이 부분에서는

토픽 및 설명
DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC (DML 활성화 CELU 연산자 설명). InputTensor모든 요소에 대해 지속적으로 다른 CELU(지수 선형 단위) 활성화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 ELU(지수 선형 단위) 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_GELU_OPERATOR_DESC. InputTensor의 모든 요소에 대해 GELU(gaussian 오류 선형 단위) 활성화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_HARD_SWISH_OPERATOR_DESC. InputTensor의 모든 요소에 대해 하드 스위시 활성화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC. 입력에서 하드맥스 함수를 수행하는 DirectML 활성화 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_HARDMAX1_OPERATOR_DESC. InputTensor의 각 요소에 대해 하드맥스 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 하드 시그모이드 함수를 수행하는 DirectML 활성화 연산자를 설명합니다.
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC. ID 함수를 수행하는 DirectML 활성화 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 새는 ReLU(정정 선형 단위) 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 선형 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC. 입력에서 소프트맥스 로그 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX1_OPERATOR_DESC. InputTensor의 각 요소에 대해 자연스러운 softmax 로그 활성화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 매개 변수가 있는 ReLU(정정 선형 단위) 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 매개 변수 소프트플러스 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC. ReLU(정정 선형 단위)에 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다.
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 ReLU(정정된 선형 단위) 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC (DML 활성화 스케일링 ELU 연산자 설명). 입력의 모든 요소에 대해 확장된 ELU(지수 선형 단위) 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 크기가 조정된 쌍곡 탄젠트 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC. 입력에서 요소 축소 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 시그모이드 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자를 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC. 입력에서 softmax 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SOFTMAX1_OPERATOR_DESC. InputTensor에서 softmax 활성화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 softplus 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 softsign 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_SWISH_OPERATOR_DESC. InputTensor의 모든 요소에 대해 swish 활성화 함수를 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 하이퍼볼릭 탄젠트 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 임계값이 지정된 ReLU(정정 선형 단위) 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC. Adam(ADAptive M오멘트 추정) 알고리즘을 기반으로 제공된 그라데이션을 사용하여 업데이트된 가중치(매개 변수)를 계산합니다. 이 연산자는 최적화 프로그램이며 일반적으로 학습 루프의 가중치 업데이트 단계에서 그라데이션 하강을 수행하는 데 사용됩니다.
DML_평균 풀링 연산자_설명. 입력에서 평균 풀링 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_AVERAGE_POOLING1_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 슬라이딩 윈도우 내 요소에 대한 값의 평균을 계산합니다.
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 하나 이상의 차원 내에서 최대값 요소의 인덱스를 출력합니다.
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 하나 이상의 차원 내에서 최소값 요소의 인덱스를 출력합니다.
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC. 평균 풀링에 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다(DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC참조).
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC. 일괄 정규화대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다.
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. 입력에서 일괄 처리 정규화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC. 배치 정규화 훈련을 위한 역전파 그래디언트를 계산합니다.
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC. 입력에 대해 일괄 처리 정규화를 수행합니다.
DML_BINDING_DESC. IDMLBindingTable 메서드 중 하나에 대한 호출을 통해 바인딩 테이블에 추가할 수 있도록 바인딩에 대한 설명을 포함합니다.
DML_BINDING_PROPERTIES. 컴파일된 특정 연산자 또는 연산자 이니셜라이저의 바인딩 요구 사항에 대한 정보를 포함합니다.
DML_BINDING_TABLE_DESC. IDMLDevice::CreateBindingTable IDMLBindingTable::Reset 매개 변수를 지정합니다.
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING. 개별 버퍼 바인딩의 배열인 리소스 바인딩을 지정합니다.
DML_BUFFER_BINDING. 오프셋 및 크기가 ID3D12Resource나타내는 Direct3D 12 버퍼의 바이트 범위로 설명된 리소스 바인딩을 지정합니다.
DML_BUFFER_TENSOR_DESC. Direct3D 12 버퍼 리소스에 저장될 텐서에 대해 설명합니다.
DML_CAST_OPERATOR_DESC. 캐스트 함수 f(x) = cast(x)를 수행하고, 입력의 각 요소를 출력 텐서의 데이터 형식으로 캐스팅하고, 결과를 출력의 해당 요소에 저장하는 DirectML 데이터 재구성 연산자에 대해 설명합니다.
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC. InputTensor사용하여 FilterTensor 구성을 수행합니다. 이 연산자는 정수 데이터에 대해 정방향 연결을 수행합니다.
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC. 입력에서 나선형 함수를 수행하는 DirectML 행렬 곱하기 연산자에 대해 설명합니다.
DML_누적_곱_연산자_설명. 축을 따라 텐서의 요소를 곱하여 제품의 실행 중인 집계를 출력 텐서에 기록합니다.
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC. 축을 따라 텐서의 요소를 합산하여 합계의 실행 집계를 출력 텐서에 기록합니다.
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC. 데이터를 깊이에서 공간 데이터 블록으로 다시 정렬(permutes)하는 DirectML 데이터 재구성 연산자에 대해 설명합니다.
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC. 깊이에서 공간 데이터 블록으로 데이터를 다시 정렬(permutes)합니다. 연산자는 깊이 차원의 값이 공간 블록에서 높이 및 너비 차원으로 이동되는 입력 텐서의 복사본을 출력합니다.
DML_DEQUANTIZE_OPERATOR_DESC. 미정.
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC. 주 대각선 및 0에 있는 ID와 같은 행렬을 생성하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_DIAGONAL_MATRIX1_OPERATOR_DESC. 지정된 대각선 범위를 따라 ID와 유사한 행렬을 생성하고 다른 요소는 입력 값 또는 0으로 채워집니다( InputTensor 가 전달되지 않은 경우).
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC. InputTensor정량화하는 데 필요한 수량화 배율과 0포인트 값을 계산한 다음, 해당 양자화를 적용하여 결과를 outputTensor .
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC. 요소별 절대값 함수 f(x) = abs(x * 배율 + 바이어스)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC. 요소별 arccosine 함수 f(x) = acos(x * scale + bias)를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC. 요소별 역 하이퍼볼릭 코사인 함수 f(x) = log(x + sqrt(x * x - 1)) * 배율 + 바이어스를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC. ATensor의 모든 요소를 BTensor의 해당 요소에 추가하는 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소를 BTensor, f(a, b) = a + b의 해당 요소에 추가하는 함수와 융합 활성화 옵션을 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_요소별_아크사인_연산자_설명. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 아크사인 함수 f(x) = asin(x * scale + bias)을 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC. 요소별 역 하이퍼볼릭 사인 함수 f(x) = log(x + sqrt(x * x + 1)) * scale + bias를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_요소별_ATAN_연산자_설명. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 arctangent 함수 f(x) = atan(x * scale + bias)을 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC. 요소별 역 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 f(x) = (log((1 + x) / (1 - x)) / 2) * 배율 + 바이어스를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC. ATensor 및 BTensor각 요소에 대해 2 인수 아크탄젠트를 계산합니다. 여기서 ATensorY축 및 BTensorX축결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 각 해당 요소 간에 비트 AND를 계산하고 결과를 출력 텐서에 씁니다.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 각 요소에 대해 비트 NOT을 계산하고 결과를 출력 텐서에 씁니다.
DML_요소별_비트_NOT_연산자_설명. 입력 텐서의 각 요소에 대한 비트 모집단 수(1로 설정된 비트 수)를 계산하고 결과를 출력 텐서에 씁니다.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 각 해당 요소 간에 비트 OR를 계산하고 결과를 출력 텐서에 씁니다.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC. BTensor해당 요소에서 제공하는 비트 수만큼 ATensor 각 요소의 논리적 왼쪽 시프트를 수행하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC. BTensor해당 요소에서 제공하는 비트 수만큼 ATensor 각 요소의 논리적 오른쪽 이동을 수행하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_요소별_비트_XOR_연산자_설명. 입력 텐서의 각 해당 요소 간에 비트 XOR(eXclusive OR)를 계산하고 결과를 출력 텐서에 씁니다.
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC. 요소별 최대값 함수 f(x) = ceil(x * scale + bias)을 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC. 요소별 클립 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC. DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC에 대한 역전파 그라디언트를 계산합니다.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC. 요소별 클립 함수 f(x) = clamp(x * scale + bias, minValue, minValue, maxValue)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항이며 클램프(x) = min(maxValue, max(minValue, x)).
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC. InputTensor의 각 요소에 대해 클램핑(또는 제한) 작업을 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC. 요소별 상수 전원 함수 f(x) = pow(x * 배율 + 바이어스, 지수)를 수행하는 DirectML 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 코사인 함수 f(x) = cos(x * scale + bias)를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC. 요소별 하이퍼볼릭 코사인 함수 f(x) = ((e^x + e^-x) / 2) * 배율 + 바이어스를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC. InputTensor 및 ScaleTensor해당 요소와 관련하여 ZeroPointTensor 모든 요소에서 선형 시퀀스 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_요소별_차_제곱_연산자_설명. ATensor해당 요소에서 BTensor 각 요소를 빼고 결과 자체를 곱하고 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_요소별_나누기_연산자_설명. ATensor 모든 요소를 BTensor해당 요소로 나누는 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC. 요소별 자연 지수 함수 f(x) = exp(x * scale + bias)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC. 요소별 자연 지수 함수 f(x) = exp(x * scale + bias)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 floor 함수 f(x) = floor(x * scale + bias)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC. 요소별 ID 함수 f(x) = x * 배율 + 바이어스를 수행하는 DirectML 제네릭 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC. 기본적으로 삼항 if 문을 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC. 지정된 InfinityMode따라 IEEE-754 -inf, inf 또는 둘 다에 대해 InputTensor 각 요소를 확인하고 결과(true의 경우 1, false의 경우 0)를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC. 입력이 NaN인지 여부를 요소 단위로 결정하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 논리 AND 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 논리 같음 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 논리보다 큰 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC의 논리적 크거나 같은 연산자 설명. 입력 텐서의 해당 요소 쌍에서 보다 크거나 같은 논리 수행하여 결과(true의 경우 1, false의 경우 0)를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 논리보다 작은 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_원소별_논리_이하_연산자_설명. 입력 텐서의 해당 요소 쌍마다 보다 작거나 같은 논리 수행하여 결과(true의 경우 1, false의 경우 0)를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_요소별_논리_NOT_연산자_설명. 입력의 모든 요소에 대해 논리적 NOT 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
원소별 논리적 OR 연산자 설명. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 논리적 OR 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML 요소별 논리적 XOR 연산자 설명. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 논리적 배타적 OR(OR) 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 자연 로그 함수 f(x) = log(x * scale + bias)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 최대 함수를 수행하는 DirectML 수학 감소 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 산술 평균 함수를 수행하는 DirectML 수학 감소 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소와 BTensor해당 요소 간에 최소 함수를 수행하는 DirectML 수학 감소 연산자에 대해 설명합니다.
DML_요소별_모듈러스_내림_연산자_설명. 입력 텐서에서 해당하는 각 요소 쌍에 대해 Python 모듈러스와 동일한 결과를 사용하여 모듈러스를 계산하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 해당 요소 쌍마다 C 모듈러스 연산자를 계산하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC. ATensor 모든 요소를 BTensor해당 요소로 곱하는 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC. InputTensor의 각 요소를 부정하고 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 저장합니다.
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC. 요소별 파워 함수 f(x, 지수) = pow(x * 배율 + 바이어스, 지수)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC. InputTensor 및 ZeroPointTensor의 해당 요소와 관련하여 ScaleTensor 모든 요소에서 선형 정량화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_엘리먼트 와이즈 양자화 선형 합산 연산자 설명. ATensor 모든 요소를 BTensor해당 요소에 추가하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 상호 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC. InputTensor 각 요소를 정수 값으로 반올림하여 결과를 OutputTensor해당 요소에 배치합니다.
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC. 입력에서 요소 축소 활성화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 사인 함수 f(x) = sin(x * scale + bias)을 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC. 요소별 하이퍼볼릭 사인 함수 f(x) = ((e^x - e^-x) / 2) * 배율 + 바이어스를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC. 입력의 모든 요소에 대해 제곱근 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다.
DML_요소별_차감_연산자_설명. BTensor해당 요소에서 ATensor 모든 요소를 빼는 함수를 수행하는 DirectML 수학 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC. 소수 자릿수 및 바이어스 용어가 선택 사항인 요소별 탄젠트 함수 f(x) = tan(x * scale + bias)을 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다.
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC. 요소별 역 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 f(x) = tanh(x) * 배율 + 바이어스를 수행하는 DirectML 삼각 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC. 요소별 임계값 함수 f(x) = max(x * scale + bias, min)를 수행하는 DirectML 수학 연산자를 설명합니다. 여기서 배율 및 바이어스 용어는 선택 사항입니다.
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT. DirectML 디바이스가 텐서 내의 특정 데이터 형식을 지원하는지 여부에 대한 세부 정보를 제공합니다.
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT. 텐서 내의 특정 데이터 형식에 대한 지원을 위해 DirectML 디바이스를 쿼리하는 데 사용됩니다.
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC. 지정된 상수 값텐서를 채웁니다.
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC. 텐서를 시퀀스로 채웁니다.
DML_FOLD_OPERATOR_DESC 구조. 슬라이딩 윈도우에서 형성된 패치 배열을 포함하는 대형 텐서로 결합합니다.
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC. 인덱스 텐서를 사용하여 지정된 축을 따라 입력 텐서에서 요소를 수집하여 입력에 다시 매핑합니다.
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC. 인덱스 텐서를 사용하여 입력 텐서에서 요소를 수집하여 인덱스를 입력의 전체 하위 블록에 다시 매핑합니다.
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC. 인덱스 텐서를 사용하여 입력 텐서에서 요소를 수집하여 인덱스를 입력의 전체 하위 블록에 다시 매핑합니다.
DML_GATHER_OPERATOR_DESC. 순위 r >= 1의 데이터 텐서와 순위 q의 인덱스 텐서를 지정한 경우 인덱스로 인덱싱된 데이터의 축 차원(기본적으로 가장 바깥쪽 텐스는 축 == 0)의 항목을 수집하고 q +(r - 1)의 출력 텐서에 연결하는 DirectML 데이터 재구성 연산자를 설명합니다.
DML_GEMM_OPERATOR_DESC. 입력, y = alpha * transposeA(A) * transposeB(B) + 베타 * C에서 일반 행렬 곱하기 함수를 수행하는 DirectML 연산자를 설명합니다.
DML_GRAPH_DESC. 최적화된 결합 연산자를 컴파일하는 데 사용되는 DirectML 연산자의 그래프를 설명합니다.
DML_GRAPH_EDGE_DESC. DML_GRAPH_DESC 정의하고 IDMLDevice1::CompileGraph전달된 DirectML 연산자의 그래프 내 연결에 대한 일반 컨테이너입니다.
DML_GRAPH_NODE_DESC. DML_GRAPH_DESC 정의하고 IDMLDevice1::CompileGraph전달된 DirectML 연산자의 그래프 내 노드에 대한 제네릭 컨테이너입니다.
DML_GRU_OPERATOR_DESC. 입력에서 (표준 계층) GRU(1층 게이트 되풀이 단위) 함수를 수행하는 DirectML 딥 러닝 연산자에 대해 설명합니다.
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC. DML_GRAPH_DESC 정의하고 IDMLDevice1::CompileGraph전달된 DirectML 연산자의 그래프 내에서 연결을 설명합니다. 이 구조체는 그래프 입력에서 내부 노드의 입력으로의 연결을 정의하는 데 사용됩니다.
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC. DML_GRAPH_DESC 정의하고 IDMLDevice1::CompileGraph전달된 DirectML 연산자의 그래프 내에서 연결을 설명합니다. 이 구조체는 내부 노드 간의 연결을 정의하는 데 사용됩니다.
DML_JOIN_OPERATOR_DESC. 입력 텐서 배열에서 조인 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC. 로컬 응답 정규화대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. 입력에서 LRN(로컬 응답 정규화) 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 지정된 축을 따라 Lp 정규화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에서 Lp 풀링 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_LP_POOLING1_OPERATOR_DESC. 입력 텐서를 통해 슬라이딩 윈도우 내의 요소에서 LP 정규화된 값을 계산합니다.
DML_LSTM_OPERATOR_DESC. 입력에서 1층 LSTM(장기 메모리) 함수를 수행하는 DirectML 딥 러닝 연산자에 대해 설명합니다.
DML_행렬_곱셈_정수_연산자_설명. 정수 데이터에 대해 행렬 곱하기 함수를 수행합니다.
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_TO_FLOAT_OPERATOR_DESC. 정수 입력 텐서 데이터에 대해 행렬 곱하기 함수를 수행하고 부동 소수점 출력을 생성합니다.
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC. 최대 풀링에 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다(DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC참조).
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에서 최대 풀링 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에서 최대 풀링 함수를 수행하는 DirectML 연산자(커널 크기, 스트라이드 크기 및 패드 길이에 따라), y = max(x1 + x2 + ... x_pool_size).
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC. 입력 텐서를 통해 슬라이딩 윈도우 내 요소의 최대값을 계산하고 선택적으로 선택한 최대값의 인덱스를 반환합니다.
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC. 지정된 셰이프의 출력 텐서(명시적 또는 입력 셰이프와 패딩)를 0으로 채운 다음 입력 텐서의 각 값을 해당 인덱스 배열의 요소 오프셋에 있는 출력 텐서에 쓰는 DirectML 연산자를 설명합니다.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에서 평균 분산 정규화 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에서 평균 분산 정규화 함수를 수행합니다. 이 연산자는 정규화를 수행하기 위해 입력 텐서의 평균 및 분산을 계산합니다.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION2_OPERATOR_DESC. 미정.
DML_MULTIHEAD_ATTENTION_OPERATOR_DESC. 다중 헤드 주의 작업을 수행합니다.
DML_MULTIHEAD_ATTENTION1_OPERATOR_DESC. 미정.
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 0이 아닌 모든 요소의 N차원 좌표를 계산합니다.
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC. 각 요소가 'on' 또는 'off' 값으로 채워진 텐서를 생성하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_OPERATOR_DESC. 연산자 설명에 대한 제네릭 컨테이너입니다. 이 구조체에 지정된 매개 변수를 사용하여 DirectML 연산자를 생성합니다.
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC. DML_GRAPH_DESC 정의하고 IDMLDevice1::CompileGraph전달된 DirectML 연산자의 그래프 내에서 노드를 디크리브합니다.
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC. DML_GRAPH_DESC 정의하고 IDMLDevice1::CompileGraph전달된 DirectML 연산자의 그래프 내에서 연결을 설명합니다. 이 구조체는 내부 노드의 출력에서 그래프 출력으로의 연결을 정의하는 데 사용됩니다.
DML_패딩_연산자_설명. 에지에 0(또는 다른 값)으로 입력 텐서를 팽창시키는 DirectML 데이터 재구성 연산자에 대해 설명합니다.
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC. 입력 텐서를 가장자리에 상수 또는 미러링된 값으로 팽창시키고 결과를 출력에 씁니다.
DML_QUANTIZE_OPERATOR_DESC. 미정.
DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC. 입력 텐서를 통해 슬라이딩 윈도우 내의 요소에서 정량화된 값을 평균합니다. 이 연산자는 입력을 구한 다음 평균 풀링을 수행한 다음 출력을 정량화하는 것과 수학적으로 동일합니다.
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC. InputTensor사용하여 FilterTensor 구성을 수행합니다. 이 연산자는 정량화된 데이터에 대해 정방향 연결을 수행합니다. 이 연산자는 입력을 정량화하고 출력을 계산한 다음 정량화하는 것과 수학적으로 동일합니다.
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC. 정량화된 데이터에 대해 행렬 곱하기 함수를 수행합니다. 이 연산자는 입력을 기준으로 한 다음 행렬을 곱한 다음 출력을 정량화하는 것과 수학적으로 동일합니다.
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC. 출력 텐서를 결정적으로 생성된 의사 임의 균일하게 분산된 비트로 채웁니다. 이 연산자는 필요에 따라 업데이트된 내부 생성기 상태를 출력할 수도 있습니다. 이 상태는 연산자의 후속 실행 중에 사용할 수 있습니다.
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC. 입력에서 지정된 감소 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC. Resample에 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다(DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC참조).
DML_RESAMPLE_GRAD1_OPERATOR_DESC. DML_RESAMPLE2_OPERATOR_DESC 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다.
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC. 대상 텐서 크기를 계산하기 위해 배율 인수를 사용하여 원본에서 대상 텐서로 요소를 다시 샘플링하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC. 배율 인수를 사용하여 원본에서 대상 텐서로 요소를 다시 샘플링하여 대상 텐서 크기를 계산합니다. 선형 또는 가장 가까운 인접 보간 모드를 사용할 수 있습니다.
DML_RESAMPLE2_OPERATOR_DESC. 배율 인수를 사용하여 원본에서 대상 텐서로 요소를 다시 샘플링하여 대상 텐서 크기를 계산합니다.
DML_RESAMPLE3_OPERATOR_DESC 구조. 배율 인수를 사용하여 원본에서 대상 텐서로 요소를 다시 샘플링하여 대상 텐서 크기를 계산합니다.
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC. 텐서의 하나 이상의 하위 시퀀스의 요소를 반대로 바뀝니다. 역방향으로 사용할 하위 시퀀스 집합은 제공된 축 및 시퀀스 길이에 따라 선택됩니다.
DML_RNN_OPERATOR_DESC. 입력에서 1계층 단순 RNN(되풀이 신경망) 함수를 수행하는 DirectML 딥 러닝 연산자에 대해 설명합니다.
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC. ROI_ALIGN 및 ROI_ALIGN1에 대한 역전파 그라디언트를 계산합니다.
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC. 마스크 R-CNN 용지에 설명된 대로 ROI 맞춤 작업을 수행합니다. 요약하자면, 이 작업은 입력 이미지 텐서에서 작물을 추출하고 지정된 InterpolationMode사용하여 OutputTensor 마지막 2차원으로 지정된 일반 출력 크기로 크기를 조정합니다.
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC. 마스크 R-CNN 용지에 설명된 대로 ROI 맞춤 작업을 수행합니다. 요약하자면, 이 작업은 입력 이미지 텐서에서 잘린 창을 추출하고 지정된 InterpolationMode사용하여 OutputTensor 마지막 2차원으로 지정된 공통 출력 크기로 크기를 조정합니다.
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에서 풀링 함수를 수행하는 DirectML 연산자를 설명합니다(관심 영역 또는 UI에 따라).
DML_SCALAR_UNION. 스칼라 형식의 통합입니다.
DML_SCALE_BIAS. DirectML 연산자에 제공된 배율 및 바이어스 용어의 값을 포함합니다.
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC. 전체 입력 텐서를 출력에 복사한 다음, 선택한 인덱스를 업데이트 텐서의 해당 값으로 덮어씁니다.
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC. 전체 입력 텐서를 출력에 복사한 다음, 선택한 인덱스를 업데이트 텐서의 해당 값으로 덮어쓰는 DirectML 연산자를 설명합니다.
DML_SIZE_2D. 텐서 내 요소의 2차원 평면이나 2차원 배율 또는 2차원 너비/높이 값의 크기(DirectML 연산자에 제공됨)를 나타낼 수 있는 값을 포함합니다.
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC. Slice에 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다(DML_SLICE1_OPERATOR_DESC참조).
DML_SLICE_OPERATOR_DESC. 여러 축을 따라 입력 텐서의 조각을 생성하는 DirectML 데이터 재구성 연산자에 대해 설명합니다.
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 단일 하위 영역("조각")을 추출합니다.
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC. 공간 데이터 블록을 깊이로 다시 정렬하는 DirectML 데이터 재구성 연산자에 대해 설명합니다.
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC. 공간 데이터 블록을 깊이로 다시 정렬합니다. 연산자는 높이 및 너비 차원의 값이 깊이 차원으로 이동되는 입력 텐서의 복사본을 출력합니다.
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC. 지정된 축을 따라 입력 텐서를 여러 출력 텐서로 분할하는 DirectML 데이터 재구성 연산자를 설명합니다.
DML_TENSOR_DESC. DirectML 텐서 설명에 대한 제네릭 컨테이너입니다.
DML_TILE_OPERATOR_DESC. 입력 텐서를 바둑판식으로 배열하여 출력 텐서를 생성하는 DirectML 데이터 재구성 연산자에 대해 설명합니다.
DML_TOP_K_연산자_설명. 지정된 축을 따라 상위 K 요소를 검색하는 DirectML 감소 연산자를 설명합니다.
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC. InputTensor축을 따라 각 시퀀스에서 가장 크거나 작은 K 요소를 선택하고 OutputValueTensor 및 OutputIndexTensor해당 요소의 값과 인덱스를 각각 반환합니다.
DML_UNFOLD_OPERATOR_DESC 구조. 일괄 처리된 입력 텐서에서 슬라이딩 로컬 블록을 추출합니다.
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC. 입력 텐서에 포함된 이미지를 업샘플링하는 DirectML 이미징 연산자를 설명합니다.
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC. 입력 텐서의 값에 대해 요소별 소수 자릿수 및 바이어스 함수를 수행하는 DirectML 연산자에 대해 설명합니다.
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