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DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC structure (directml.h)

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Calcule les gradients de rétropropagation pour la normalisation de la réponse locale.

Le type de données et la taille de tous les tenseurs doivent être identiques.

Syntaxe

struct DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  BOOL                  CrossChannel;
  UINT                  LocalSize;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
  FLOAT                 Bias;
};

Membres

InputTensor

Type : const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur contenant les données d’entrée. Les tailles de ce tenseur doivent être { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

InputGradientTensor

Type : const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur de gradient entrant. Cela est généralement obtenu à partir de la sortie de la rétropropagation d’une couche précédente.

OutputGradientTensor

Type : const DML_TENSOR_DESC*

Tenseur de sortie contenant les dégradés rétropropagés.

CrossChannel

Type : BOOL

TRUE si la couche LRN est additionne sur plusieurs canaux ; FALSE si la couche LRN est additionne entre les dimensions spatiales.

LocalSize

Type : UINT

Nombre maximal d’éléments à additionner par dimension (la région locale est découpée afin que tous les éléments soient dans des limites). Si CrossChannel a la valeur TRUE, il s’agit de la largeur et de la hauteur de la région locale. Si CrossChannel a la valeur FALSE, il s’agit du nombre d’éléments dans la région locale. La valeur doit être au moins à 1.

Alpha

Type : FLOAT

Valeur du paramètre de mise à l’échelle. Nous recommandons la valeur par défaut 0,0001.

Beta

Type : FLOAT

Valeur de l’exposant. Nous recommandons la valeur par défaut 0,75.

Bias

Type : FLOAT

Valeur de biais. Nous vous recommandons d’utiliser la valeur 1 par défaut.

Remarques

Disponibilité

Cet opérateur a été introduit dans DML_FEATURE_LEVEL_3_1.

Contraintes tensoriels

InputGradientTensor, InputTensor et OutputGradientTensor doivent avoir les mêmes DataType et Sizes.

Prise en charge des tenseurs

Tenseur Genre Nombre de dimensions pris en charge Types de données pris en charge
InputTensor Entrée 4 FLOAT32, FLOAT16
InputGradientTensor Entrée 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputGradientTensor Sortie 4 FLOAT32, FLOAT16

Configuration requise

Condition requise Valeur
Client minimal pris en charge Windows Build 22000
Serveur minimal pris en charge Windows Build 22000
En-tête directml.h