DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Artikel
08/23/2023

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].

f(x) = max(Min, min(x, Max))

Gibt max(a,b) den größeren der beiden Werte und min(a,b) den kleineren der beiden Werte a,b zurück.

Dieser Operator unterstützt die direkte Ausführung, was bedeutet, dass OutputTensor während der Bindung den Alias InputTensor verwenden darf.

Syntax

struct DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  const DML_SCALE_BIAS  *ScaleBias;
  DML_TENSOR_DATA_TYPE  MinMaxDataType;
  DML_SCALAR_UNION      Min;
  DML_SCALAR_UNION      Max;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Eingabe tensor, aus dem gelesen werden soll.

OutputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Ausgabe tensor, in den die Ergebnisse geschrieben werden sollen.

ScaleBias

Typ: _Maybenull_ const DML_SCALE_BIAS*

Eine optionale Skalierung und Verzerrung, die auf die Eingabe angewendet werden soll. Falls vorhanden, bewirkt dies, dass die Funktion g(x) = x * scale + bias vor dem Berechnen dieses Operators auf jedes Eingabeelement angewendet wird.

MinMaxDataType

Typ: DML_TENSOR_DATA_TYPE

Der Datentyp der Elemente Min und Max , die mit OutputTensor.DataType übereinstimmen müssen.

Min

Typ: DML_SCALAR_UNION

Der Mindestwert, unter dem der Operator den Wert durch Min. ersetzt. MinMaxDataType bestimmt, wie das Feld interpretiert wird.

Max

Typ: DML_SCALAR_UNION

Der Maximalwert, ab dem der Operator den Wert durch Max. ersetzt. MinMaxDataType bestimmt, wie das Feld interpretiert wird.

Hinweise

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_5_0 eingeführt.

Tensoreinschränkungen

InputTensor und OutputTensor müssen denselben DataType, DimensionCount und Sizes aufweisen.

Tensorunterstützung

Tensor	Typ	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor	Ausgabe	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

Anforderungen


Kopfzeile	directml.h

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