DirectML

Übersicht über die DirectML-Technologie.

Um DirectML zu entwickeln, benötigen Sie die folgenden Header:

• directml.h

Programmieranleitungen für diese Technologie finden Sie unter:

• DirectML

Enumerationen

DML_AXIS_DIRECTION Definiert Konstanten, die die Richtung eines Vorgangs entlang der angegebenen Achse für den Operator angeben (z. B. Summierung, Auswählen der obersten k-Elemente, Auswählen des Minimalelements).
DML_BINDING_TYPE Definiert Konstanten, die die Art der Ressourcen angeben, auf die durch eine Bindungsbeschreibung (eine DML_BINDING_DESC-Struktur) verwiesen wird.
DML_CONVOLUTION_DIRECTION Definiert Konstanten, die eine Richtung für den DirectML-Konvolutionsoperator angeben (wie in der DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_CONVOLUTION_MODE Definiert Konstanten, die einen Modus für den DirectML-Konvolutionsoperator angeben (wie in der DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_CREATE_DEVICE_FLAGS Stellt zusätzliche Geräteerstellungsoptionen für DMLCreateDevice bereit. Werte können bitweise OR'd zusammen sein.
DML_DEPTH_SPACE_ORDER Definiert Konstanten, die die Transformation steuern, die in den DirectML-Operatoren DML_OPERATOR_DEPTH_TO_SPACE1 und DML_OPERATOR_SPACE_TO_DEPTH1 angewendet wird.
DML_EXECUTION_FLAGS Stellt Optionen für DirectML bereit, um die Ausführung von Operatoren zu steuern. Diese Flags können bitweise OR'd zusammen sein, um mehrere Flags gleichzeitig anzugeben.
DML_FEATURE Definiert eine Reihe optionaler Features und Funktionen, die vom DirectML-Gerät abgefragt werden können.
DML_FEATURE_LEVEL Definiert Konstanten, die eine DirectML-Featureebene angeben. Eine Featureebene definiert ein breites Spektrum an Funktionen, die von DirectML unterstützt werden.
DML_GRAPH_EDGE_TYPE Definiert Konstanten, die einen Graphenrandtyp angeben. Die Verwendung dieser Enumeration finden Sie unter DML_GRAPH_EDGE_DESC .
DML_GRAPH_NODE_TYPE Definiert Konstanten, die einen Graphknotentyp angeben. Die Verwendung dieser Enumeration finden Sie unter DML_GRAPH_NODE_DESC .
DML_INTERPOLATION_MODE Definiert Konstanten, die einen Modus für den DirectML-Upsample-2D-Operator angeben (wie in der DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_MATRIX_TRANSFORM Definiert Konstanten, die eine Matrixtransformation angeben, die auf einen DirectML-Tensor angewendet werden soll.
DML_OPERATOR_TYPE Definiert den Typ einer Operatorbeschreibung.
DML_PADDING_MODE Definiert Konstanten, die einen Modus für den DirectML-Padoperator angeben (wie in der DML_PADDING_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_RANDOM_GENERATOR_TYPE Definiert Konstanten, die Typen des Zufallszahlengenerators angeben.
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Definiert Konstanten, die eine Richtung für einen wiederkehrenden DirectML-Operator angeben.
DML_REDUCE_FUNCTION Definiert Konstanten, die den spezifischen Reduktionsalgorithmus angeben, der für den DirectML-Reduce-Operator verwendet werden soll (wie in der DML_REDUCE_OPERATOR_DESC-Struktur beschrieben).
DML_TENSOR_DATA_TYPE Gibt den Datentyp der Werte in einem Tensor an. DirectML-Operatoren unterstützen möglicherweise nicht alle Datentypen. In der Dokumentation für jeden bestimmten Operator finden Sie, welche Datentypen er unterstützt.
DML_TENSOR_FLAGS Gibt zusätzliche Optionen in einer Tensorbeschreibung an. Werte können bitweise OR'd zusammen sein.
DML_TENSOR_TYPE Gibt einen Typ der Tensorbeschreibung an.

Functions

BindInputs Bindet eine Gruppe von Ressourcen als Eingabe tensoren.
BindOutputs Bindet eine Gruppe von Ressourcen als Ausgabe tensoren.
BindPersistentResource Bindet einen Puffer als persistente Ressource. Sie können die erforderliche Größe dieses Pufferbereichs ermitteln, indem Sie IDMLDispatchable::GetBindingProperties aufrufen.
BindTemporaryResource Bindet einen Puffer, der als temporärer Arbeitsspeicher verwendet werden soll. Sie können die erforderliche Größe dieses Pufferbereichs ermitteln, indem Sie IDMLDispatchable::GetBindingProperties aufrufen.
CheckFeatureSupport Ruft Informationen zu den optionalen Features und Funktionen ab, die vom DirectML-Gerät unterstützt werden.
CompileGraph Kompiliert einen Graphen von DirectML-Operatoren in ein Objekt, das an die GPU verteilt werden kann.
CompileOperator Kompiliert einen Operator in ein Objekt, das an die GPU verteilt werden kann.
CreateBindingTable Erstellt eine Bindungstabelle, bei der es sich um ein Objekt handelt, das zum Binden von Ressourcen (z. B. Tensoren) an die Pipeline verwendet werden kann.
CreateCommandRecorder Erstellt einen DirectML-Befehlsrecorder.
CreateOperator Erstellt einen DirectML-Operator.
CreateOperatorInitializer Erstellt ein -Objekt, das zum Initialisieren kompilierter Operatoren verwendet werden kann.
DMLCreateDevice Erstellt ein DirectML-Gerät für ein bestimmtes Direct3D 12-Gerät. (DMLCreateDevice)
DMLCreateDevice1 Erstellt ein DirectML-Gerät für ein bestimmtes Direct3D 12-Gerät. (DMLCreateDevice1)
Evict Entfernt ein oder mehrere ausgelagerte Objekte aus dem GPU-Speicher. Siehe auch IDMLDevice::MakeResident.
GetBindingProperties Ruft die Bindungseigenschaften für ein verteilbares Objekt (einen Operatorinitialisierer oder einen kompilierten Operator) ab.
GetDevice Ruft das DirectML-Gerät ab, das zum Erstellen dieses Objekts verwendet wurde.
GetDeviceRemovedReason Ruft den Grund ab, warum das DirectML-Gerät entfernt wurde.
GetParentDevice Ruft das Direct3D 12-Gerät ab, das zum Erstellen dieses DirectML-Geräts verwendet wurde.
GetPrivateData Ruft anwendungsdefinierte Daten aus einem DirectML-Geräteobjekt ab.
MakeResident Bewirkt, dass ein oder mehrere auslagerungsfähige Objekte im GPU-Speicher gespeichert werden. Siehe auch IDMLDevice::Evict.
RecordDispatch Zeichnet die Ausführung eines verteilbaren Objekts (ein Operatorinitialisierer oder einen kompilierten Operator) in einer Befehlsliste auf.
Zurücksetzen Setzt die Bindungstabelle zurück, um einen neuen Deskriptorbereich zu umschließen, möglicherweise für einen anderen Operator oder Initialisierer. Dies ermöglicht die dynamische Wiederverwendung der Bindungstabelle.
Zurücksetzen Setzt den Initialisierer zurück, um die Initialisierung einer neuen Gruppe von Operatoren zu verarbeiten.
SetMuteDebugOutput Bestimmen Sie, ob DirectML vom Senden von Nachrichten an id3D12InfoQueue stummgeschaltet werden soll.
SetName Ordnet dem DirectML-Geräteobjekt einen Namen zu. Dieser Name ist für die Verwendung in Debugdiagnosen und -tools vorgesehen.
SetPrivateData Legt anwendungsdefinierte Daten einem DirectML-Geräteobjekt fest und ordnet diese Daten einer anwendungsdefinierten GUID zu.
SetPrivateDataInterface Ordnet eine von IUnknown abgeleitete Schnittstelle dem DirectML-Geräteobjekt zu und ordnet diese Schnittstelle einer anwendungsdefinierten GUID zu.

Schnittstellen

IDMLBindingTable Umschließt einen Bereich eines von der Anwendung verwalteten Deskriptorheaps und wird von DirectML verwendet, um Bindungen für Ressourcen zu erstellen. Um dieses Objekt zu erstellen, rufen Sie IDMLDevice::CreateBindingTable auf.
IDMLCommandRecorder Zeichnet die Verteiler von DirectML-Arbeiten in eine Direct3D 12-Befehlsliste auf.
IDMLCompiledOperator Stellt eine kompilierte, effiziente Form eines Operators dar, der für die Ausführung auf der GPU geeignet ist. Um dieses Objekt zu erstellen, rufen Sie IDMLDevice::CompileOperator auf.
IDMLDebugDevice Steuert die DirectML-Debugebenen.
IDMLDevice Stellt ein DirectML-Gerät dar, das zum Erstellen von Operatoren, Bindungstabellen, Befehlsrecordern und anderen Objekten verwendet wird. (IDMLDevice)
IDMLDevice1 Stellt ein DirectML-Gerät dar, das zum Erstellen von Operatoren, Bindungstabellen, Befehlsrecordern und anderen Objekten verwendet wird. (IDMLDevice1)
IDMLDeviceChild Eine Schnittstelle, die von allen Objekten implementiert wird, die auf dem DirectML-Gerät erstellt wurden.
IDMLDispatchable Implementiert durch Objekte, die mithilfe von IDMLCommandRecorder::RecordDispatch in einer Befehlsliste für die Verteilung auf der GPU aufgezeichnet werden können.
IDMLObject Eine Schnittstelle, von der IDMLDevice und IDMLDeviceChild direkt (und alle anderen Schnittstellen indirekt) erben.
IDMLOperator Stellt einen DirectML-Operator dar.
IDMLOperatorInitializer Stellt ein spezialisiertes Objekt dar, dessen Zweck darin besteht, kompilierte Operatoren zu initialisieren. Um eine Instanz dieses Objekts zu erstellen, rufen Sie IDMLDevice::CreateOperatorInitializer auf.
IDMLPageable Implementiert durch Objekte, die aus dem GPU-Arbeitsspeicher entfernt werden können, und daher für IDMLDevice::Evict und IDMLDevice::MakeResident bereitgestellt werden können.

Strukturen

DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC Führt die fortlaufend differenzierbare Aktivierungsfunktion exponentieller linearer Einheit (CELU) für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC Führt eine Aktivierungsfunktion für exponentielle lineare Einheit (ELU) für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC Führt eine harte Sigmoidfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC Führt eine Hardmax-Funktion für jedes Element von InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC Führt die Identitätsaktivierung durch und kopiert effektiv jedes Element von InputTensor in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine ReLU-Aktivierungsfunktion (Leaky Rectified Linear Unit) für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC Führt die lineare Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC Führt eine (natürliche) Log-of-Softmax-Aktivierungsfunktion für jedes Element von InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine parametrisierte ReLU-Aktivierungsfunktion (Rectified Linear Unit) für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC Führt eine parametrische Softplus-Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor. (DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für eine rektifizierte lineare Einheit (ReLU).
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine ReLU-Aktivierungsfunktion (Rectified Linear Unit) für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC Führt eine ELU-Aktivierungsfunktion (Scaled Exponential Linear Unit) für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC Führt eine skalierte hyperbolische Tangentenaktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC Führt die Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC Führt die Sigmoidfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC Führt eine Softmax-Aktivierungsfunktion für InputTensor aus, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC Führt eine parametrische Softplus-Aktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor. (DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC Führt die Softsignfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC Führt eine hyperbolische Tangentenaktivierungsfunktion für jedes Element in InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC Führt eine ReLU-Aktivierungsfunktion (Rectified Linear Unit) für jedes Element in InputTensor durch, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC Berechnet aktualisierte Gewichtungen (Parameter) mithilfe der angegebenen Farbverläufe basierend auf dem Adam-Algorithmus (ADAptive Moment estimation). Dieser Operator ist ein Optimierer und wird in der Regel im Gewichtungsaktualisierungsschritt einer Trainingsschleife verwendet, um den Gradientenabstieg durchzuführen.
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC Gibt die Indizes der maximalwertigen Elemente innerhalb einer oder mehrerer Dimensionen des Eingabe tensors aus.
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC Gibt die Indizes der minimalwertigen Elemente innerhalb einer oder mehrerer Dimensionen des Eingabe tensors aus.
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet backpropagation gradients for average pooling (siehe DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC).
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC Durchschnittliche Werte für die Elemente innerhalb des gleitenden Fensters über dem Eingabe tensor.
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für die Batchnormalisierung.
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Die DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h) führt eine Batchnormalisierung für die Eingabe durch.
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für das Batchnormalisierungstraining.
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC Die DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h) führt eine Batchnormalisierung für die Eingabe durch.
DML_BINDING_DESC Enthält die Beschreibung einer Bindung, damit Sie sie der Bindungstabelle über einen Aufruf einer der IDMLBindingTable-Methoden hinzufügen können.
DML_BINDING_PROPERTIES Enthält Informationen zu den Bindungsanforderungen eines bestimmten kompilierten Operators oder Operatorinitialisierers. Diese Struktur wird aus IDMLDispatchable::GetBindingProperties abgerufen.
DML_BINDING_TABLE_DESC Gibt Parameter für IDMLDevice::CreateBindingTable und IDMLBindingTable::Reset an.
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING Gibt eine Ressourcenbindung an, bei der es sich um ein Array einzelner Pufferbindungen handelt.
DML_BUFFER_BINDING Gibt eine Ressourcenbindung an, die durch einen Bytebereich in einem Direct3D 12-Puffer beschrieben wird, der durch einen Offset und eine Größe in einer ID3D12Resource dargestellt wird.
DML_BUFFER_TENSOR_DESC Beschreibt einen Tensor, der in einer Direct3D 12-Pufferressource gespeichert wird.
DML_CAST_OPERATOR_DESC Wandelt jedes Element in der Eingabe in den Datentyp des Ausgabe tensors um und speichert das Ergebnis im entsprechenden Element der Ausgabe.
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC Führt eine Konvolution des FilterTensor mit dem InputTensor aus. Dieser Operator führt Vorwärtskonvolution für ganzzahlige Daten aus.
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC Führt eine Konvolution des FilterTensor mit dem InputTensor aus. Dieser Operator unterstützt eine Reihe von Standardkonvolutionskonfigurationen.
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC Multipliziert die Elemente eines Tensors entlang einer Achse und schreibt die laufende Tally des Produkts in den Ausgabe tensor.
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC Summiert die Elemente eines Tensors entlang einer Achse und schreibt die laufende Tally der Summation in den Ausgabe tensor.
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC Ordnet Daten aus der Tiefe in Blöcke räumlicher Daten neu an (permutiert). Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe tensors aus, in der Werte aus der Tiefendimension in räumlichen Blöcken in die Höhen- und Breitendimensionen verschoben werden. (DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC)
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC Ordnet Daten aus der Tiefe in Blöcke räumlicher Daten neu an (permutiert). Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe tensors aus, in der Werte aus der Tiefendimension in räumlichen Blöcken in die Höhen- und Breitendimensionen verschoben werden. (DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC)
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC Generiert eine identitätsähnliche Matrix mit einsen (oder einem anderen expliziten Wert) auf der Hauptdiagonale und nullen überall sonst.
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Berechnet die Quantisierungsskala und die Nullpunktwerte, die zum Quantisieren des InputTensor erforderlich sind, und wendet dann diese Quantisierung an, und schreibt das Ergebnis in OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC Berechnet den absoluten Wert für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC Berechnet den Arckosinus für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Arkkosinus für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC Fügt jedes Element in ATensor dem entsprechenden Element in BTensor hinzu, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor. (DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC Fügt jedes Element in ATensor dem entsprechenden Element in BTensor hinzu und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor mit der Option für die fusionierte Aktivierung.
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC Berechnet den Arcsinus für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Arcsinus für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC Berechnet den Arkustangen für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC Berechnet den Arktangent mit zwei Argumenten für jedes Element von ATensor und BTensor, wobei ATensor die Y-Achse und BTensor die X-Achse ist, wobei das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor platziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Arkustangen für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC Berechnet das bitweise AND zwischen jedem entsprechenden Element der Eingabe tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC Berechnet die bitweise Auffüllungsanzahl (die Anzahl der Bits, die auf 1 festgelegt ist) für jedes Element des Eingabe tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC Berechnet das bitweise NOT für jedes Element des Eingabe tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC Berechnet das bitweise OR zwischen jedem entsprechenden Element der Eingabe tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe tensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC Führt eine logische Linksverschiebung jedes Elements von ATensor durch eine Anzahl von Bits durch, die vom entsprechenden Element von BTensor angegeben wird, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC Führt eine logische Verschiebung jedes Elements von ATensor durch eine Anzahl von Bits durch, die vom entsprechenden Element von BTensor angegeben wird, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC Berechnet den bitweisen XOR (eXclusive OR) zwischen jedem entsprechenden Element der Eingabe tensors und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe tensor.
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC Berechnet die Obergrenze für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor. Die Obergrenze von x ist die kleinste ganze Zahl, die größer oder gleich x ist.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für elementweise Clips.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für elementweise Clips.
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC Führt den folgenden Vorgang für jedes Element von InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor. Dieser Operator klemmt (oder begrenzt) jedes Element in der Eingabe innerhalb des geschlossenen Intervalls [Min, Max].
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC Führt für jedes Element von InputTensor einen Klemmungs- (oder Begrenzungsvorgang) aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC Hebt jedes Element von InputTensor auf die Leistung von Exponent und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC Berechnet den trigonometrischen Kosinus jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Kosinus jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Führt die folgende lineare Dequantisierungsfunktion für jedes Element in InputTensor in Bezug auf das entsprechende Element in ScaleTensor und ZeroPointTensoraus, wobei die Ergebnisse im entsprechenden Element von OutputTensor platziert werden.
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC Subtrahiert jedes Element von BTensor vom entsprechenden Element von ATensor, multipliziert das Ergebnis selbst und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC Berechnet den Quotienten jedes Elements von ATensor gegenüber dem entsprechenden Element von BTensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC Führt die Gaußsche Fehlerfunktion (erf) für jedes Element von InputTensor aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC Wendet die natürliche Exponentiationsfunktion auf jedes Element von InputTensor an, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC Berechnet den Boden für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC Berechnet die Identität für jedes Element von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC Wählt Elemente entweder aus ATensor oder BTensor aus, abhängig vom Wert des entsprechenden Elements in ConditionTensor. Ungleich null Elemente von ConditionTensor wählen aus ATensor aus, während nullwertige Elemente aus BTensor auswählen.
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC Überprüft jedes Element von InputTensor auf IEEE-754 -inf, inf oder beides, abhängig vom angegebenen InfinityMode, und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC Gibt für jedes Element des Eingabe tensors 1 zurück, wenn die Eingabe NaN ist (wie durch IEEE-754 definiert), andernfalls 0. Das Ergebnis wird in das entsprechende Element des Ausgabe tensors eingefügt.
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC Berechnet den (natürlichen) Basislogarithmus jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC Führt ein logisches AND für jedes Paar von entsprechenden Elementen der Eingabe tensors aus, und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC Führt einen logischen Gleichwert für jedes Paar von entsprechenden Elementen der Eingabe tensors aus, und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC Führt für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe tensors eine logische Größer als aus, und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC Führt für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe tensors einen logischen Wert aus, der größer oder gleich ist, und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC Führt einen logischen kleiner als für jedes Paar entsprechender Elemente der Eingabe tensors aus, und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC Führt für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe tensors einen logischen Wert aus, der kleiner oder gleich ist , und platziert das Ergebnis (1 für true, 0 für false) in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC Führt ein logisches NOT für jedes Element von InputTensor aus, wobei das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor platziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC Führt ein logisches OR für jedes Paar entsprechender Elemente der Eingabe tensors aus, wobei das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor platziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC Führt einen logischen XOR (exklusiv oder) für jedes Paar entsprechender Elemente der Eingabe tensoren aus, und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC Verwendet das größere von zwei entsprechenden Elementen aus den Eingabe tensoren und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element des Ausgabe tensors.
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC Durchschnittliche Werte für jedes Paar der entsprechenden Elemente der Eingabe tensors und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC Übernimmt das geringere von zwei entsprechenden Elementen aus den Eingabe tensors und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC Berechnet den Modulus mit den gleichen Ergebnissen wie der Python-Modulus für jedes Paar entsprechender Elemente aus den Eingabe tensoren, wobei das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor platziert wird.
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC Berechnet den C-Modulusoperator für jedes Paar von entsprechenden Elementen der Eingabe tensors und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC Berechnet das Produkt jedes Paars entsprechender Elemente der Eingabe tensors und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC Hebt jedes Element von InputTensor auf und speichert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC Berechnet jedes Element von InputTensor , das auf die Leistung des entsprechenden Elements von ExponentTensor angehoben wird, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Führt die folgende lineare Quantisierungsfunktion für jedes Element in InputTensor in Bezug auf das entsprechende Element in ScaleTensor und ZeroPointTensoraus, wobei die Ergebnisse im entsprechenden Element von OutputTensor platziert werden.
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC Fügt jedes Element in ATensor dem entsprechenden Element in BTensor hinzu, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor. (DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC Berechnet den Kehrwert für jedes Element des Eingabe tensors und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element des Ausgabe tensors.
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC Rundet jedes Element von InputTensor auf einen ganzzahligen Wert, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC Gibt einen Wert zurück, der das Vorzeichen jedes Elements von InputTensor darstellt und das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor platziert.
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC Berechnet den trigonometrischen Sinus jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Sinus jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC Berechnet die Quadratwurzel jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC Subtrahiert jedes Element von BTensor vom entsprechenden Element von ATensor und platziert das Ergebnis in das entsprechende Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC Berechnet den trigonometrischen Tangens jedes Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC Berechnet den hyperbolischen Tangens des Elements von InputTensor und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC Ersetzt alle Elemente von InputTensor unterhalb des angegebenen Schwellenwerts Min durchMin. Die Ergebnisse werden im entsprechenden Element von OutputTensor platziert.
DML_FEATURE_DATA_FEATURE_LEVELS Enthält Details zu den Featureebenen, die von einem DirectML-Gerät unterstützt werden.
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT Enthält Details dazu, ob ein DirectML-Gerät einen bestimmten Datentyp innerhalb von Tensoren unterstützt.
DML_FEATURE_QUERY_FEATURE_LEVELS Wird verwendet, um ein DirectML-Gerät nach seiner Unterstützung für eine oder mehrere Featureebenen abzufragen.
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT Wird verwendet, um ein DirectML-Gerät auf seine Unterstützung für einen bestimmten Datentyp innerhalb von Tensoren abzufragen.
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC Füllt einen Tensor mit der angegebenen Konstanten Value.
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC Füllt einen Tensor mit einer Sequenz.
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe tensor entlang der angegebenen Achse mithilfe des Indizes-Tensors, um der Eingabe neu zuzuordnen.
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe tensor, wobei der Indizes-Tensor verwendet wird, um Indizes ganzen Teilblöcken der Eingabe neu zuzuordnen. (DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC)
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe tensor, wobei der Indizes-Tensor verwendet wird, um Indizes ganzen Teilblöcken der Eingabe neu zuzuordnen. (DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC)
DML_GATHER_OPERATOR_DESC Sammelt Elemente aus dem Eingabe tensor entlang der Achse, wobei IndicesTensor verwendet wird, um Indizes neu zuzuordnen.
DML_GEMM_OPERATOR_DESC Führt eine allgemeine Matrixmultiplikationsfunktion der Form Output = FusedActivation(Alpha * TransA(A) x TransB(B) + Beta * C)aus, wobei x die Matrixmultiplikation und * die Multiplikation mit einem Skalar bezeichnet wird.
DML_GRAPH_DESC Beschreibt ein Diagramm von DirectML-Operatoren, die zum Kompilieren eines kombinierten, optimierten Operators verwendet werden.
DML_GRAPH_EDGE_DESC Ein generischer Container für eine Verbindung innerhalb eines Graphen von DirectML-Operatoren , die von DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraph übergeben werden.
DML_GRAPH_NODE_DESC Ein generischer Container für einen Knoten in einem Diagramm von DirectML-Operatoren , die von DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraph übergeben werden.
DML_GRU_OPERATOR_DESC Führt eine GRU-Funktion (Standardebene) mit einer Ebene aus. Dieser Operator verwendet mehrere Gates, um diese Ebene auszuführen. Diese Gates werden mehrmals in einer Schleife ausgeführt, die von der Sequenzlängendimension und dem SequenceLengthsTensor vorgegeben wird.
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC Beschreibt eine Verbindung innerhalb eines Diagramms von DirectML-Operatoren, die von DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraph übergeben werden. Diese Struktur wird verwendet, um eine Verbindung zwischen einer Grapheingabe und einer Eingabe eines internen Knotens zu definieren.
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC Beschreibt eine Verbindung innerhalb eines Diagramms von DirectML-Operatoren, die von DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraph übergeben werden. Diese Struktur wird verwendet, um eine Verbindung zwischen internen Knoten zu definieren.
DML_JOIN_OPERATOR_DESC Verkettet ein Array von Eingabe tensoren entlang einer angegebenen Achse.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für die Normalisierung lokaler Antworten.
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Führt eine Funktion zur Normalisierung lokaler Antworten (Local Response Normalization, LRN) für die Eingabe aus.
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Führt eine Lp-Normalisierungsfunktion entlang der angegebenen Achse des Eingabe tensors aus.
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC Berechnet den lp-normalisierten Wert für die Elemente innerhalb des gleitenden Fensters über den Eingabe tensor.
DML_LSTM_OPERATOR_DESC Führt eine einschichtige LSTM-Funktion (Long Short Term Memory) für die Eingabe aus. Dieser Operator verwendet mehrere Gates, um diese Ebene auszuführen. Diese Gates werden mehrmals in einer Schleife ausgeführt, die von der Sequenzlängendimension und dem SequenceLengthsTensor vorgegeben werden.
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC Führt eine Matrixmultiplikationsfunktion für ganzzahlige Daten aus.
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet backpropagation gradients for max pooling (siehe DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC).
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC Berechnet den maximalen Wert für die Elemente innerhalb des gleitenden Fensters über den Eingabe tensor.
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC Berechnet den Maximalwert für die Elemente innerhalb des gleitenden Fensters über den Eingabe tensor und gibt optional die Indizes der ausgewählten Maximalwerte zurück. (DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC)
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC Berechnet den Maximalwert für die Elemente innerhalb des gleitenden Fensters über den Eingabe tensor und gibt optional die Indizes der ausgewählten Maximalwerte zurück. (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC)
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC Invertiert einen Max-Pooling-Vorgang (weitere Informationen finden Sie unter DML_MAX_POOLING_OPERATOR1_DESC ), indem der Ausgabe tensor OutputTensor mit den Werten im Eingabe tensor InputTensor gefüllt wird, die aus einem max-pooling-Vorgang gemäß den im IndicesTensor bereitgestellten Indexwerten abgerufen wurden. Die Elemente im Ausgabe tensor, die von diesem Prozess unberührt sind, bleiben mit null Werten belassen.
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Führt eine normalisierungsfunktion für die mittlere Varianz für den Eingabe tensor aus. Dieser Operator berechnet den Mittelwert und die Varianz des Eingabe tensors, um eine Normalisierung durchzuführen. (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC)
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC Führt eine normalisierungsfunktion für die mittlere Varianz für den Eingabe tensor aus. Dieser Operator berechnet den Mittelwert und die Varianz des Eingabe tensors, um eine Normalisierung durchzuführen. (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC)
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC Berechnet die N-dimensionalen Koordinaten aller Nicht-Null-Elemente des Eingabe tensors.
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC Erzeugt einen Tensor, der mit one-hot-codierten Werten gefüllt ist. Dieser Operator erzeugt einen Ausgabe tensor, bei dem für alle Sequenzen in einer ausgewählten Achse alle Elemente dieser Sequenz bis auf ein Element auf OffValue und das verbleibende einzelne Element auf OnValue festgelegt ist.
DML_OPERATOR_DESC Ein generischer Container für eine Operatorbeschreibung. Sie erstellen DirectML-Operatoren mithilfe der in dieser Struktur angegebenen Parameter. Weitere Informationen finden Sie unter IDMLDevice::CreateOperator.
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC Beschreibt einen Knoten in einem Diagramm von DirectML-Operatoren, die durch DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraph übergeben werden.
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC Beschreibt eine Verbindung innerhalb eines Diagramms von DirectML-Operatoren, die von DML_GRAPH_DESC definiert und an IDMLDevice1::CompileGraph übergeben werden. Diese Struktur wird verwendet, um eine Verbindung zwischen einer Ausgabe eines internen Knotens und einer Graphausgabe zu definieren.
DML_PADDING_OPERATOR_DESC Die DML_PADDING_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h) vergrößert den Eingabe tensor mit konstanten oder gespiegelten Werten an den Kanten und schreibt das Ergebnis in die Ausgabe.
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC Die DML_PADDING1_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h) vergrößert den Eingabe tensor mit konstanten oder gespiegelten Werten an den Kanten und schreibt das Ergebnis in die Ausgabe.
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC Führt eine Konvolution des FilterTensor mit dem InputTensor aus. Dieser Operator führt Vorwärtskonvolution für quantisierte Daten aus. Dieser Operator entspricht mathematisch dem Dequantisieren der Eingaben, dem Konvolvieren und anschließenden Quantisieren der Ausgabe.
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC Führt eine Matrixmultiplikationsfunktion für quantisierte Daten aus. Dieser Operator entspricht mathematisch dem Dequantisieren der Eingaben, dem Anschließenden Ausführen der Matrix multiplizieren und anschließendem Quantisieren der Ausgabe.
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC Füllt einen Ausgabe tensor mit deterministisch generierten, pseudo-zufälligen, gleichmäßig verteilten Bits. Dieser Operator kann optional auch einen aktualisierten internen Generatorzustand ausgeben, der bei nachfolgenden Ausführungen des Operators verwendet werden kann.
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC Gibt die Reduzierung von Elementen (Summe, Produkt, Minimum usw.) innerhalb einer oder mehrerer Dimensionen des Eingabe tensors aus.
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet backpropagation gradients for Resample (siehe DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC).
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC Setzt Elemente aus der Quelle in den Ziel tensor neu, wobei die Skalierungsfaktoren verwendet werden, um die Größe des Ziel-Tensors zu berechnen. Sie können einen linearen oder nächsten Interpolationsmodus verwenden. (DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC)
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC Setzt Elemente aus der Quelle in den Ziel tensor neu, wobei die Skalierungsfaktoren verwendet werden, um die Größe des Ziel-Tensors zu berechnen. Sie können einen linearen oder nächsten Interpolationsmodus verwenden. (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC)
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC Kehrt die Elemente einer oder mehrerer Untersequenzen eines Tensors um. Der Satz der umzukehrenden Teilsequenzen wird basierend auf der angegebenen Achsen- und Sequenzlänge ausgewählt.
DML_RNN_OPERATOR_DESC Führt eine einschichtige einfache rekurzierende neuronale Netzfunktion (RNN) für die Eingabe aus. Diese Funktion wird häufig als Eingabegate bezeichnet. Dieser Operator führt diese Funktion mehrmals in einer Schleife aus, die von der Sequenzlängendimension und dem SequenceLengthsTensor vorgegeben wird.
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für ROI_ALIGN und ROI_ALIGN1.
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC Führt einen ROI-Ausrichtungsvorgang aus, wie im Dokument Mask R-CNN (Mask R-CNN ) beschrieben. Zusammenfassend extrahiert der Vorgang Zuschnitte aus dem Eingabebild tensor und ändert ihre Größe auf eine gemeinsame Ausgabegröße, die von den letzten 2 Dimensionen von OutputTensor mithilfe des angegebenen InterpolationMode angegeben wird.
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC Führt einen ROI-Ausrichtungsvorgang aus, wie im Dokument Mask R-CNN (Mask R-CNN ) beschrieben. Zusammenfassend extrahiert der Vorgang zugeschnittene Fenster aus dem Eingabebild-Tensor und ändert ihre Größe auf eine allgemeine Ausgabegröße, die von den letzten 2 Dimensionen von OutputTensor mithilfe des angegebenen InterpolationMode angegeben wird.
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC Führt eine MaxPool-Funktion über den Eingabe tensor (entsprechend den relevanten Regionen oder ROIs) aus.
DML_SCALAR_UNION Eine Vereinigung von Skalartypen.
DML_SCALE_BIAS Enthält die Werte von Skalierungs- und Verzerrungsbegriffen, die für einen DirectML-Operator bereitgestellt werden. Skalierung und Verzerrung haben den Effekt, dass die Funktion g(x) = x * Skalierung + Bias angewendet wird.
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC Kopiert den gesamten Eingabe tensor in die Ausgabe und überschreibt dann ausgewählte Indizes mit den entsprechenden Werten aus dem Updates-Tensor. (DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC)
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC Kopiert den gesamten Eingabe tensor in die Ausgabe und überschreibt dann ausgewählte Indizes mit den entsprechenden Werten aus dem Updates-Tensor. (DML_SCATTER_OPERATOR_DESC)
DML_SIZE_2D Enthält Werte, die die Größe (wie für einen DirectML-Operator angegeben) einer 2D-Ebene von Elementen innerhalb eines Tensors oder einer 2D-Skala oder eines beliebigen 2D-Breiten-/Höhenwerts darstellen können.
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC Berechnet Backpropagationsverläufe für Slice (siehe DML_SLICE1_OPERATOR_DESC).
DML_SLICE_OPERATOR_DESC Extrahiert einen einzelnen Unterbereich (ein "Slice") eines Eingabe tensors. (DML_SLICE_OPERATOR_DESC)
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC Extrahiert einen einzelnen Unterbereich (ein "Slice") eines Eingabe tensors. (DML_SLICE1_OPERATOR_DESC)
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC Ordnet Blöcke räumlicher Daten in die Tiefe neu an. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe tensors aus, in der Werte aus den Dimensionen Höhe und Breite in die Tiefendimension verschoben werden. (DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC)
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC Ordnet Blöcke räumlicher Daten in die Tiefe neu an. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe tensors aus, in der Werte aus den Dimensionen Höhe und Breite in die Tiefendimension verschoben werden. (DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC)
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC Teilt einen Eingabe tensor entlang einer Achse in mehrere Ausgabe tensoren auf.
DML_TENSOR_DESC Ein generischer Container für eine DirectML-Tensorbeschreibung.
DML_TILE_OPERATOR_DESC Erstellt einen Ausgabe tensor durch Kacheln des Eingabe tensors. Die Elemente in jeder Dimension des Eingabe tensors werden von einem Vielfachen im Repeats-Array wiederholt.
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC Wählt die größten K-Elemente aus jeder Sequenz entlang einer Achse des InputTensor aus und gibt die Werte und Indizes dieser Elemente in OutputValueTensor bzw . OutputIndexTensor zurück.
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC Wählt die größten oder kleinsten K-Elemente aus jeder Sequenz entlang einer Achse des InputTensor aus und gibt die Werte und Indizes dieser Elemente im OutputValueTensor bzw. OutputIndexTensor zurück.
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC Upsampelt das Eingabebild, und schreibt das Ergebnis in den Ausgabe tensor. Die Reihenfolge der Dimensionen sollte NCHW (BatchSize, ChannelCount, Height, Width) oder NCDHW (BatchSize, ChannelCount, Depth, Height, Width) sein.
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC Führt eine elementbasierte Skalierungs- und Verzerrungsfunktion aus: Output = Scale * Input + Bias.