DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Berechnet Backpropagationsverläufe für DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1.

f(x, gradient) = if x <= Min then 0
                 if x >= Max then 0
                 else        then gradient

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

Syntax

struct DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  DML_TENSOR_DATA_TYPE  MinMaxDataType;
  DML_SCALAR_UNION      Min;
  DML_SCALAR_UNION      Max;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Eingabefeature-Tensor. Dies ist in der Regel derselbe Tensor, der als InputTensor bereitgestellt wurde, um im Vorwärtsdurchlauf DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 .

InputGradientTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der eingehende Gradienten-Tensor. Dies wird in der Regel aus der Ausgabe der Backpropagation einer vorherigen Ebene abgerufen. In der Regel hat dieser Tensor die gleichen Größen wie die Ausgabe des entsprechenden DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 im Vorwärtsdurchlauf.

OutputGradientTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Ausgabe-Tensor, der die backpropagierten Farbverläufe enthält. In der Regel hat dieser Tensor die gleichen Größen wie die Eingabe des entsprechenden DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 im Vorwärtsdurchlauf.

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 Minimalwert. Wenn x bei oder unter diesem Wert liegt, ist das Farbverlaufsergebnis 0. MinMaxDataType bestimmt, wie das Feld interpretiert wird.

Max

Typ: DML_SCALAR_UNION

Der Maximalwert. Wenn x auf oder über diesem Wert liegt, ist das Farbverlaufsergebnis 0. MinMaxDataType bestimmt, wie das Feld interpretiert wird.

Hinweise

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_5_0 eingeführt.

Tensoreinschränkungen

InputGradientTensor, InputTensor und OutputGradientTensor müssen denselben DataType, DimensionCount und Sizes aufweisen.

Tensorunterstützung

Tensor	Art	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
InputGradientTensor	Eingabe	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputGradientTensor	Output	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

Requirements (Anforderungen)

Kopfzeile	directml.h