DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION2_OPERATOR_DESC estrutura (directml.h)

A determinar

Sintaxe

struct DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION2_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* ScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* BiasTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT AxisCount;
    _Field_size_(AxisCount) const UINT* Axes;
    BOOL UseMean;
    BOOL UseVariance;
    FLOAT Epsilon;
    _Maybenull_ const DML_OPERATOR_DESC* FusedActivation;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os dados de entrada. As dimensões deste tensor devem ser { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

ScaleTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor opcional que contém os dados da escala.

Se DML_FEATURE_LEVEL for menor que DML_FEATURE_LEVEL_4_0, então as dimensões deste tensor devem ser { ScaleBatchCount, ChannelCount, ScaleHeight, ScaleWidth }. As dimensões ScaleBatchCount, ScaleHeight e ScaleWidth devem corresponder a InputTensor ou ser definidas como 1 para transmitir automaticamente essas dimensões através da entrada.

Se DML_FEATURE_LEVEL for maior ou igual a DML_FEATURE_LEVEL_4_0, então qualquer dimensão pode ser definida como 1 e ser transmitida automaticamente para corresponder a InputTensor.

Se DML_FEATURE_LEVEL for menor que DML_FEATURE_LEVEL_5_2, então esse tensor é necessário se BiasTensor estiver presente. Se DML_FEATURE_LEVEL for maior ou igual a DML_FEATURE_LEVEL_5_2, então esse tensor pode ser nulo independentemente do valor de BiasTensor.

BiasTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor opcional contendo os dados de polarização.

Se DML_FEATURE_LEVEL for menor que DML_FEATURE_LEVEL_4_0, então as dimensões deste tensor devem ser { BiasBatchCount, ChannelCount, BiasHeight, BiasWidth }. As dimensões BiasBatchCount, BiasHeight e BiasWidth devem corresponder a InputTensor ou ser definidas como 1 para transmitir automaticamente essas dimensões pela entrada.

Se DML_FEATURE_LEVEL for maior ou igual a DML_FEATURE_LEVEL_4_0, então qualquer dimensão pode ser definida como 1 e ser transmitida automaticamente para corresponder a InputTensor.

Se DML_FEATURE_LEVEL for menor que DML_FEATURE_LEVEL_5_2, esse tensor será necessário se ScaleTensor estiver presente. Se DML_FEATURE_LEVEL for maior ou igual a DML_FEATURE_LEVEL_5_2, então esse tensor pode ser nulo independentemente do valor de ScaleTensor.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor para escrever os resultados. As dimensões deste tensor são { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

AxisCount

Tipo: UINT

O número de eixos. Este campo determina o tamanho da matriz Eixos .

Axes

Tipo: _Field_size_(AxisCount) const UINT*

Os eixos ao longo dos quais calcular a Média e a Variância.

UseMean

Tipo: BOOL

A determinar

UseVariance

Tipo: BOOL

A determinar

Epsilon

Tipo: FLOAT

O valor épsilon a ser usado para evitar a divisão por zero. Um valor de 0,00001 é recomendado como padrão.

FusedActivation

Tipo: _Maybenull_ const DML_OPERATOR_DESC*

Uma camada de ativação fundida opcional para aplicar após a normalização.

Disponibilidade

Este operador foi introduzido em DML_FEATURE_LEVEL_6_3.

Restrições de tensores

BiasTensor, InputTensor, OutputTensor e ScaleTensor devem ter o mesmo DataType e DimensionCount.

Suporte tensor