DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC structure (directml.h)

Article
03/14/2023

Effectue une convolution de FilterTensor avec inputTensor. Cet opérateur prend en charge un certain nombre de configurations de convolution standard. Ces configurations standard incluent la convolution avant et arrière (transposeée) en définissant les champs Direction et Mode , ainsi que la convolution en profondeur en définissant le champ GroupCount .

Résumé des étapes impliquées : effectuer la convolution dans le tenseur de sortie ; remodeler le biais pour qu’il ait les mêmes tailles de dimension que le tenseur de sortie ; ajoutez le tenseur de biais remodelé au tenseur de sortie.

Syntaxe

struct DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC     *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *FilterTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC     *OutputTensor;
  DML_CONVOLUTION_MODE      Mode;
  DML_CONVOLUTION_DIRECTION Direction;
  UINT                      DimensionCount;
  const UINT                *Strides;
  const UINT                *Dilations;
  const UINT                *StartPadding;
  const UINT                *EndPadding;
  const UINT                *OutputPadding;
  UINT                      GroupCount;
  const DML_OPERATOR_DESC   *FusedActivation;
};

Membres

InputTensor

Type : const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur contenant les données d’entrée. Les dimensions attendues du inputTensor sont les suivantes :

{ BatchCount, InputChannelCount, InputWidth } pour la 3D,
{ BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } pour la 4D, et
{ BatchCount, InputChannelCount, InputDepth, InputHeight, InputWidth } pour 5D.

FilterTensor

Type : const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur contenant les données de filtre. Les dimensions attendues du FilterTensor sont les suivantes :

{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterWidth } pour la 3D,
{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterHeight, FilterWidth } pour la 4D, et
{ FilterBatchCount, FilterChannelCount, FilterDepth, FilterHeight, FilterWidth } pour 5D.

BiasTensor

Type : _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur facultatif contenant les données de biais. Le tenseur de biais est un tenseur contenant des données qui sont diffusées sur le tenseur de sortie à la fin de la convolution qui est ajoutée au résultat. Les dimensions attendues du BiasTensor sont les suivantes :

{ 1, OutputChannelCount, 1 } pour la 3D,
{ 1, OutputChannelCount, 1, 1 } pour la 4D, et
{ 1, OutputChannelCount, 1, 1, 1 } pour 5D.

Pour chaque canal de sortie, la valeur de biais unique de ce canal est ajoutée à chaque élément de ce canal du OutputTensor. Autrement dit, le BiasTensor est diffusé à la taille du OutputTensor, et ce que l’opérateur retourne est la somme de ce BiasTensor diffusé avec le résultat de la convolution.

OutputTensor

Type : const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur dans lequel écrire les résultats. Les dimensions attendues du OutputTensor sont les suivantes :

{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputWidth } pour la 3D,
{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } pour la 4D, et
{ BatchCount, OutputChannelCount, OutputDepth, OutputHeight, OutputWidth } pour 5D.

Mode

Type : DML_CONVOLUTION_MODE

Mode à utiliser pour l’opération de convolution. DML_CONVOLUTION_MODE_CROSS_CORRELATION est le comportement requis pour les scénarios d’inférence classiques. En revanche, DML_CONVOLUTION_MODE_CONVOLUTION inverse l’ordre des éléments dans chaque noyau de filtre le long de chaque dimension spatiale.

Direction

Type : DML_CONVOLUTION_DIRECTION

Direction de l’opération de convolution. DML_CONVOLUTION_DIRECTION_FORWARD est la forme principale de convolution utilisée pour l’inférence où une combinaison de DML_CONVOLUTION_DIRECTION_FORWARD et de DML_CONVOLUTION_DIRECTION_BACKWARD est utilisée pendant l’entraînement.

DimensionCount

Type : UINT

Nombre de dimensions spatiales pour l’opération de convolution. Les dimensions spatiales sont les dimensions inférieures du filtre de convolution FilterTensor. Par exemple, la largeur et la hauteur sont des dimensions spatiales d’un tenseur de filtre de convolution 4D. Cette valeur détermine également la taille des tableaux Strides, Dilations, StartPadding, EndPadding et OutputPadding . Elle doit être définie sur 2 lorsque InputTensor.DimensionCount a la valeur 4, et 3 lorsque InputTensor.DimensionCount a la valeur 5.

Strides