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estructura DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC (directml.h)

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Realiza una convolución del FilterTensor con InputTensor. Este operador realiza la convolución hacia delante en datos enteros. También se pueden usar tensores de punto cero opcionales para restar valores de punto cero del tensor de entrada y filtro.

Sintaxis

struct DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputZeroPointTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *FilterTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *FilterZeroPointTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  DimensionCount;
  const UINT            *Strides;
  const UINT            *Dilations;
  const UINT            *StartPadding;
  const UINT            *EndPadding;
  UINT                  GroupCount;
};

Miembros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor que contiene los datos de entrada. Las dimensiones esperadas de InputTensor son { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }.

InputZeroPointTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tensor opcional que contiene los datos de punto cero de entrada. Las dimensiones esperadas de InputZeroPointTensor son { 1, 1, 1, 1 }.

FilterTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor que contiene los datos de filtro. Las dimensiones esperadas de FilterTensor son { FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterHeight, FilterWidth }.

FilterZeroPointTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tensor opcional que contiene los datos de punto cero de filtro. Las dimensiones esperadas del FilterZeroPointTensor son { 1, 1, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por tensor o { 1, OutputChannelCount, 1, 1 } si se requiere la cuantificación por canal.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor en el que se van a escribir los resultados. Las dimensiones esperadas de OutputTensor son { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }.

DimensionCount

Tipo: UINT

Número de dimensiones espaciales para la operación de convolución. Las dimensiones espaciales son las dimensiones inferiores del filterTensor de convolución. Este valor también determina el tamaño de las matrices Strides, Dilations, StartPadding y EndPadding . Solo se admite un valor de 2.

Strides

Tipo: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Matriz que contiene los pasos de la operación de convolución. Estos pasos se aplican al filtro de convolución. Son independientes de los pasos de tensor incluidos en DML_TENSOR_DESC.

Dilations

Tipo: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Matriz que contiene las dilaciones de la operación de convolución. Las dilaciones son intervalos aplicados a los elementos del kernel de filtro. Esto tiene el efecto de simular un kernel de filtro más grande rellenando los elementos del kernel de filtro interno con ceros.

StartPadding

Tipo: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Matriz que contiene los valores de relleno que se van a aplicar al principio de cada dimensión espacial del tensor de filtro y entrada de la operación de convolución.

EndPadding

Tipo: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

Matriz que contiene los valores de relleno que se van a aplicar al final de cada dimensión espacial del tensor de filtro y entrada de la operación de convolución.

GroupCount

Tipo: UINT

Número de grupos en los que se divide la operación de convolución. GroupCount se puede usar para lograr la convolución de nivel de profundidad estableciendo GroupCount igual al recuento de canales de entrada. Esto divide la convolución en una convolución independiente por canal de entrada.

Disponibilidad

Este operador se introdujo en DML_FEATURE_LEVEL_2_1.

Restricciones tensor

  • FilterZeroPointTensor y InputZeroPointTensor deben tener el mismo DimensionCount.
  • FilterTensor, InputTensor y OutputTensor deben tener el mismo DimensionCount.
  • InputTensor y InputZeroPointTensor deben tener el mismo DataType.
  • FilterTensor y FilterZeroPointTensor deben tener el mismo DataType.

Compatibilidad con Tensor

DML_FEATURE_LEVEL_4_0 y versiones posteriores

Tensor Clase Dimensions Recuentos de dimensiones admitidos Tipos de datos admitidos
InputTensor Entrada { BatchCount, InputChannelCount, [InputHeight], InputWidth } De 3 a 4 INT8, UINT8
InputZeroPointTensor Entrada opcional { [1], [1], [1], 1 } De 1 a 4 INT8, UINT8
FilterTensor Entrada { FilterBatchCount, FilterChannelCount, [FilterHeight], FilterWidth } De 3 a 4 INT8, UINT8
FilterZeroPointTensor Entrada opcional { [1], FilterZeroPointChannelCount, [1], [1] } De 1 a 4 INT8, UINT8
OutputTensor Resultados { BatchCount, OutputChannelCount, [OutputHeight], OutputWidth } De 3 a 4 INT32

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 y versiones posteriores

Tensor Clase Dimensions Recuentos de dimensiones admitidos Tipos de datos admitidos
InputTensor Entrada { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4 INT8, UINT8
InputZeroPointTensor Entrada opcional { 1, 1, 1, 1 } 4 INT8, UINT8
FilterTensor Entrada { FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterHeight, FilterWidth } 4 INT8, UINT8
FilterZeroPointTensor Entrada opcional { 1, FilterZeroPointChannelCount, 1, 1 } 4 INT8, UINT8
OutputTensor Resultados { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4 INT32

Requisitos

Requisito Value
Cliente mínimo compatible compilación 20348 de Windows 10
Servidor mínimo compatible compilación 20348 de Windows 10
Encabezado directml.h