structure DML_PADDING_OPERATOR_DESC (directml.h)
Gonfle le tenseur d’entrée avec des valeurs constantes ou mises en miroir sur les bords et écrit le résultat dans la sortie.
Syntaxe
struct DML_PADDING_OPERATOR_DESC {
const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
DML_PADDING_MODE PaddingMode;
FLOAT PaddingValue;
UINT DimensionCount;
const UINT *StartPadding;
const UINT *EndPadding;
};
Membres
InputTensor
Type : const DML_TENSOR_DESC*
Tenseur contenant les données d’entrée.
OutputTensor
Type : const DML_TENSOR_DESC*
Tenseur contenant les données de sortie. Pour chaque dimension i, OutputTensor.Sizes[i] = InputTensor.Sizes[i] + StartPadding[i] + EndPadding[i].
PaddingMode
Type : DML_PADDING_MODE
Mode de remplissage à utiliser lors du remplissage des régions de remplissage.
- DML_PADDING_MODE_CONSTANT. Utilise une seule valeur constante définie par PaddingValue pour toutes les valeurs de remplissage (voir Exemple 1).
- DML_PADDING_MODE_EDGE. Pour chaque dimension, utilisez les valeurs de bord de cette dimension pour toutes les valeurs de remplissage (voir Exemple 2).
- DML_PADDING_MODE_REFLECTION. Mettre en miroir les valeurs du tenseur comme si nous le pliions à droite sur les bords, ce qui signifie que les bords ne sont pas mis en miroir. Notez que
StartPadding[i] >= InputTensor.Sizes[i], etEndPadding[i] >= InputTensor.Sizes[i]est valide, ce qui signifie que nous pouvons miroir de nouvelles régions de remplissage régulièrement en les pliant sur les régions de remplissage précédentes (voir exemple 3). - DML_PADDING_MODE_SYMMETRIC. Semblable à DML_PADDING_MODE_REFLECTION, mais les bords sont également mis en miroir. Notez que
StartPadding[i] > InputTensor.Sizes[i], etEndPadding[i] > InputTensor.Sizes[i]est valide, ce qui signifie que nous pouvons miroir de nouvelles régions de remplissage régulièrement en les pliant sur les régions de remplissage précédentes (voir exemple 4). Ce mode a été introduit au niveauDML_FEATURE_LEVEL_3_0des fonctionnalités .
PaddingValue
Type : FLOAT
Valeur de remplissage à utiliser quand PaddingMode == DML_PADDING_MODE_CONSTANT. Cette valeur est ignorée pour les autres modes de remplissage. Notez que si le DataType des tenseurs n’est pas DML_TENSOR_DATA_TYPE_FLOAT16 ou DML_TENSOR_DATA_TYPE_FLOAT32, la valeur peut être tronquée (par exemple, 10.6 devient 10).
DimensionCount
Type : UINT
Taille des tableaux pointés par StartPadding et EndPadding. Cette valeur doit être la même que le nombre de dimensions d’InputTensor et de OutputTensor.
StartPadding
Type : _Field_size_(DimensionCount) const UINT*
Tailles des régions de remplissage à ajouter au début de chaque dimension. Pour chaque dimension i, StartPadding[i] = OutputTensor.Sizes[i] - InputTensor.Sizes[i] - EndPadding[i].
EndPadding
Type : _Field_size_(DimensionCount) const UINT*
Tailles des régions de remplissage à ajouter à la fin de chaque dimension. Pour chaque dimension i, EndPadding[i] = OutputTensor.Sizes[i] - InputTensor.Sizes[i] - StartPadding[i].
Exemples
Exemple 1
PaddingMode: DML_PADDING_MODE_CONSTANT
PaddingValue: 9
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}
InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]]]
OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]
[9, 9, 1, 2, 3, 4, 9, 9, 9, 9],
[9, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9],
[9, 9, 1, 2, 3, 4, 9, 9, 9, 9],
[9, 9, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9],
[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9],
[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9],
[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]]]]
Exemple 2
PaddingMode: DML_PADDING_MODE_EDGE
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}
InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]]]
OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4]
[1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4],
[5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
[1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4],
[5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
[5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
[5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8],
[5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 8, 8, 8]]]]
Exemple 3
PaddingMode: DML_PADDING_MODE_REFLECTION
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}
InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]]]
OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6]
[3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
[7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
[3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
[7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
[3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2],
[7, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 6, 5, 6],
[3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2]]]]
Exemple 4 (à partir de DML_FEATURE_LEVEL_3_0)
PaddingMode: DML_PADDING_MODE_SYMMETRIC
StartPadding: {0, 0, 1, 2}
EndPadding: {0, 0, 3, 4}
InputTensor: (Sizes:{1, 1, 4, 4}, DataType:FLOAT32)
[[[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]]]
OutputTensor: (Sizes:{1, 1, 8, 10}, DataType:FLOAT32)
[[[[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1]
[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
[6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
[6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
[6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5],
[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1],
[6, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 7, 6, 5]]]]
Disponibilité
Cet opérateur a été introduit dans DML_FEATURE_LEVEL_1_0.
Contraintes tensoriels
InputTensor et OutputTensor doivent avoir les mêmes DataType et DimensionCount.
Prise en charge de Tensor
DML_FEATURE_LEVEL_5_0 et versions ultérieures
| Tenseur | Type | Nombre de dimensions pris en charge | Types de données pris en charge |
|---|---|---|---|
| InputTensor | Entrée | 1 à 8 | FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8 |
| OutputTensor | Output | 1 à 8 | FLOAT64, FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8 |
DML_FEATURE_LEVEL_3_1 et versions ultérieures
| Tenseur | Type | Nombre de dimensions pris en charge | Types de données pris en charge |
|---|---|---|---|
| InputTensor | Entrée | 1 à 8 | FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8 |
| OutputTensor | Output | 1 à 8 | FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8 |
DML_FEATURE_LEVEL_2_1 et versions ultérieures
| Tenseur | Type | Nombre de dimensions pris en charge | Types de données pris en charge |
|---|---|---|---|
| InputTensor | Entrée | 4 à 5 | FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8 |
| OutputTensor | Output | 4 à 5 | FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8 |
DML_FEATURE_LEVEL_1_0 et versions ultérieures
| Tenseur | Type | Nombre de dimensions pris en charge | Types de données pris en charge |
|---|---|---|---|
| InputTensor | Entrée | 4 à 5 | FLOAT32, FLOAT16 |
| OutputTensor | Output | 4 à 5 | FLOAT32, FLOAT16 |
Spécifications
| En-tête | directml.h |
Commentaires
Bientôt disponible : Tout au long de 2024, nous allons supprimer progressivement GitHub Issues comme mécanisme de commentaires pour le contenu et le remplacer par un nouveau système de commentaires. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Envoyer et afficher des commentaires pour