Estructura DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC (directml.h)

Artículo
03/19/2024

Promedios de valores cuantificados en los elementos de la ventana deslizante sobre el tensor de entrada. Este operador es matemáticamente equivalente a descuantificar las entradas, luego realizar la agrupación promedio y, a continuación, cuantificar la salida.

Función descuantificar

f(Input, Scale, ZeroPoint) = (Input - ZeroPoint) * Scale

Función cuantificar

f(Input, Scale, ZeroPoint) = clamp(round(Input / Scale) + ZeroPoint, Min, Max)

Importante

Esta API está disponible como parte del paquete redistribuible independiente DirectML (consulte la versión 1.13 y versiones posteriores de Microsoft.AI.DirectML). Consulte también el historial de versiones de DirectML.

Sintaxis

struct DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* InputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* InputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* OutputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT DimensionCount;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Strides;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* WindowSize;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* StartPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* EndPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Dilations;
    BOOL IncludePadding;
};

Miembros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Un tensor de entrada de Sizes{ BatchCount, ChannelCount, Height, Width } para 4D y { BatchCount, ChannelCount, Depth, Height, Weight } para 5D.

InputScaleTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor que contiene los datos de escala de InputTensor. Las dimensiones esperadas de InputScaleTensor son { 1, 1, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por tensor o { 1, ChannelCount, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por canal. Estos valores de escala se usan para descuantificar los valores de InputTensor.

InputZeroPointTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tensor opcional que contiene los datos de punto cero de InputTensor. Las dimensiones esperadas de InputZeroPointTensor son { 1, 1, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por tensor o { 1, ChannelCount, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por canal. Estos valores de punto cero se usan para descuantificar los valores de InputTensor.

OutputScaleTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor que contiene los datos de escala de OutputTensor. Las dimensiones esperadas de OutputScaleTensor son { 1, 1, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por tensor o { 1, ChannelCount, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por canal. Estos valores de escala se usan para cuantificar los valores OutputTensor.

OutputZeroPointTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tensor opcional que contiene los datos de punto cero de OutputTensor. Las dimensiones esperadas de OutputZeroPointTensor son { 1, 1, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por tensor o { 1, ChannelCount, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por canal. Este valor de punto cero se usa para cuantificar los valores de OutputTensor.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Descripción del tensor de salida. Los tamaños del tensor de salida se pueden procesar de la siguiente manera.

OutputTensor->Sizes[0] = InputTensor->Sizes[0];
OutputTensor->Sizes[1] = InputTensor->Sizes[1];

for (UINT i = 0; i < DimensionCount; ++i) {
  UINT PaddedSize = InputTensor->Sizes[i + 2] + StartPadding[i] + EndPadding[i];
  OutputTensor->Sizes[i + 2] = (PaddedSize - WindowSizes[i]) / Strides[i] + 1;
}

DimensionCount

Tipo: UINT

Número de dimensiones espaciales del tensor de entrada InputTensor, que también corresponde al número de dimensiones de la ventana deslizante WindowSize. Este valor también determina el tamaño de las matrices Strides, StartPadding y EndPadding. Debe establecerse en 2 cuando InputTensor es 4D y 3 cuando es un tensor 5D.

Strides