DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Artikel
02/26/2024

Umsortiert (permutiert) Daten aus der Tiefe in Blöcke von räumlichen Daten. Der Operator gibt eine Kopie des Eingabe-Tensors aus, bei dem Werte aus der Tiefendimension in räumlichen Blöcken in die Höhen- und Breitendimensionen verschoben werden.

Dies ist die umgekehrte Transformation von DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC.

Syntax

struct DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  BlockSize;
  DML_DEPTH_SPACE_ORDER Order;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Tensor, aus dem gelesen werden soll. Die Dimensionen des Eingabe tensors sind { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }.

OutputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Tensor, in den die Ergebnisse geschrieben werden sollen. Die Dimensionen des Ausgabe tensors sind { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }, wobei:

OutputChannelCount wird als InputChannelCount / (BlockSize * BlockSize) berechnet.
OutputHeight wird als InputHeight * berechnet. BlockSize
OutputWidth wird als InputWidth * berechnet. BlockSize

BlockSize

Typ: UINT

Die Breite und Höhe der Blöcke, die verschoben werden.

Order

Typ: DML_DEPTH_SPACE_ORDER

Siehe DML_DEPTH_SPACE_ORDER.

Beispiele

In den Beispielen in diesem Abschnitt wird die folgende Eingabe verwendet.

InputTensor: (Sizes:{1, 8, 2, 3}, DataType:UINT32)
[[[[0,   1,  2],
   [3,   4,  5]],
  [[9,  10, 11],
   [12, 13, 14]],
  [[18, 19, 20],
   [21, 22, 23]],
  [[27, 28, 29],
   [30, 31, 32]],
  [[36, 37, 38],
   [39, 40, 41]],
  [[45, 46, 47],
   [48, 49, 50]],
  [[54, 55, 56],
   [57, 58, 59]],
  [[63, 64, 65],
   [66, 67, 68]]]]

Beispiel 1: Tiefenspaltenzeilenreihenfolge

BlockSize: 2
Order: DML_DEPTH_SPACE_ORDER_DEPTH_COLUMN_ROW
OutputTensor: (Sizes:{1, 2, 4, 6}, DataType:UINT32)
 [[[[ 0, 18,  1, 19,  2, 20],
    [36, 54, 37, 55, 38, 56],
    [ 3, 21,  4, 22,  5, 23],
    [39, 57, 40, 58, 41, 59]],
   [[ 9, 27, 10, 28, 11, 29],
    [45, 63, 46, 64, 47, 65],
    [12, 30, 13, 31, 14, 32],
    [48, 66, 49, 67, 50, 68]]]]

Beispiel 2: Spaltenzeilentiefe

BlockSize: 2
Order: DML_DEPTH_SPACE_ORDER_COLUMN_ROW_DEPTH
OutputTensor: (Sizes:{1, 2, 4, 6}, DataType:UINT32)
[[[[ 0,  9,  1, 10,  2, 11],
   [18, 27, 19, 28, 20, 29],
   [ 3, 12,  4, 13,  5, 14],
   [21, 30, 22, 31, 23, 32]],
  [[36, 45, 37, 46, 38, 47],
   [54, 63, 55, 64, 56, 65],
   [39, 48, 40, 49, 41, 50],
   [57, 66, 58, 67, 59, 68]]]]

Hinweise

Wenn Order auf DML_DEPTH_SPACE_ORDER_DEPTH_COLUMN_ROW festgelegt ist, entspricht DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESCDML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC.

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_2_1eingeführt.

Tensoreinschränkungen

InputTensor und OutputTensor müssen denselben DataType aufweisen.

Tensorunterstützung

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 und höher

Tensor	Variante	Dimensionen	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }	4	FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor	Ausgabe	{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }	4	FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 und höher

Tensor	Variante	Dimensionen	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }	4	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor	Ausgabe	{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }	4	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

Anforderungen

Anforderung	Wert
Unterstützte Mindestversion (Client)	Windows 10 Build 20348
Unterstützte Mindestversion (Server)	Windows 10 Build 20348
Kopfzeile	directml.h

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