Compartir a través de

estructura DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Artículo

Reorganiza los bloques de datos espaciales en profundidad. El operador genera una copia del tensor de entrada donde los valores de las dimensiones de alto y ancho se mueven a la dimensión de profundidad.

Esta es la transformación inversa de DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC.

Sintaxis

struct DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  BlockSize;
};

Miembros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor desde el que se va a leer. Las dimensiones del tensor de entrada son { Batch, Channels, Height, Width }.

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor en el que se van a escribir los resultados. Las dimensiones del tensor de salida son { Batch, Channels / (BlockSize * BlockSize), Height * BlockSize, Width * BlockSize }.

BlockSize

Tipo: UINT

Ancho y alto de los bloques que se mueven.

Ejemplo

BlockSize: 2

InputTensor: (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]]]]

OutputTensor: (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]]]]

Comentarios

Se introdujo una versión más reciente de este operador, DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC, en DML_FEATURE_LEVEL_2_1.

Disponibilidad

Este operador se introdujo en DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Restricciones tensor

InputTensor y OutputTensor deben tener el mismo DataType.

Compatibilidad con Tensor

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 y versiones posteriores

Tensor Kind Dimensions Recuentos de dimensiones admitidos Tipos de datos admitidos
InputTensor Entrada { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Resultados { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4 FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 y versiones posteriores

Tensor Kind Dimensions Recuentos de dimensiones admitidos Tipos de datos admitidos
InputTensor Entrada { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor Resultados { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4 FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 y versiones posteriores

Tensor Kind Dimensions Recuentos de dimensiones admitidos Tipos de datos admitidos
InputTensor Entrada { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor Resultados { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4 FLOAT32, FLOAT16

Requisitos

   
Encabezado directml.h