DirectML
Gambaran umum teknologi DirectML.
Untuk mengembangkan DirectML, Anda memerlukan header ini:
Untuk panduan pemrograman untuk teknologi ini, lihat:
Enumerasi
|
DML_AXIS_DIRECTION Menentukan konstanta yang menentukan arah operasi di sepanjang sumbu yang diberikan untuk operator (misalnya, penjumlahan, memilih elemen k atas, memilih elemen minimum). |
|
DML_BINDING_TYPE Menentukan konstanta yang menentukan sifat sumber daya yang dirujuk oleh deskripsi pengikatan (struktur DML_BINDING_DESC). |
|
DML_CONVOLUTION_DIRECTION Menentukan konstanta yang menentukan arah untuk operator konvolusi DirectML (seperti yang dijelaskan oleh struktur DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC). |
|
DML_CONVOLUTION_MODE Menentukan konstanta yang menentukan mode untuk operator konvolusi DirectML (seperti yang dijelaskan oleh struktur DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC). |
|
DML_CREATE_DEVICE_FLAGS Menyediakan opsi pembuatan perangkat tambahan ke DMLCreateDevice. Nilai dapat menjadi bitwise OR bersama-sama. |
|
DML_DEPTH_SPACE_ORDER Menentukan konstanta yang mengontrol transformasi yang diterapkan di operator DirectML DML_OPERATOR_DEPTH_TO_SPACE1 dan DML_OPERATOR_SPACE_TO_DEPTH1. |
|
DML_EXECUTION_FLAGS Menyediakan opsi ke DirectML untuk mengontrol eksekusi operator. Bendera ini dapat menjadi bitwise OR bersama-sama untuk menentukan beberapa bendera sekaligus. |
|
DML_FEATURE Menentukan serangkaian fitur dan kemampuan opsional yang dapat dikueri dari perangkat DirectML. |
|
DML_FEATURE_LEVEL Menentukan konstanta yang menentukan tingkat fitur DirectML. Tingkat fitur mendefinisikan payung fungsionalitas yang luas yang didukung oleh DirectML. |
|
DML_GRAPH_EDGE_TYPE Menentukan konstanta yang menentukan jenis tepi grafik. Lihat DML_GRAPH_EDGE_DESC untuk penggunaan enumerasi ini. |
|
DML_GRAPH_NODE_TYPE Menentukan konstanta yang menentukan jenis simpul grafik. Lihat DML_GRAPH_NODE_DESC untuk penggunaan enumerasi ini. |
|
DML_INTERPOLATION_MODE Menentukan konstanta yang menentukan mode untuk operator 2-D upsample DirectML (seperti yang dijelaskan oleh struktur DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC). |
|
DML_MATRIX_TRANSFORM Menentukan konstanta yang menentukan transformasi matriks yang akan diterapkan ke tensor DirectML. |
|
DML_OPERATOR_TYPE Menentukan jenis deskripsi operator. |
|
DML_PADDING_MODE Menentukan konstanta yang menentukan mode untuk operator pad DirectML (seperti yang dijelaskan oleh struktur DML_PADDING_OPERATOR_DESC). |
|
DML_RANDOM_GENERATOR_TYPE Menentukan konstanta yang menentukan jenis generator angka acak acak. |
|
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Menentukan konstanta yang menentukan arah untuk operator DirectML berulang. |
|
DML_REDUCE_FUNCTION Menentukan konstanta yang menentukan algoritma pengurangan tertentu yang akan digunakan untuk operator pengurangan DirectML (seperti yang dijelaskan oleh struktur DML_REDUCE_OPERATOR_DESC). |
|
DML_TENSOR_DATA_TYPE Menentukan jenis data nilai dalam tensor. Operator DirectML mungkin tidak mendukung semua jenis data; lihat dokumentasi untuk setiap operator tertentu untuk menemukan jenis data mana yang didukungnya. |
|
DML_TENSOR_FLAGS Menentukan opsi tambahan dalam deskripsi tensor. Nilai dapat menjadi bitwise OR bersama-sama. |
|
DML_TENSOR_TYPE Mengidentifikasi jenis deskripsi tensor. |
Fungsi
|
BindInputs Mengikat sekumpulan sumber daya sebagai tensor input. |
|
BindOutputs Mengikat sekumpulan sumber daya sebagai tensor output. |
|
BindPersistentResource Mengikat buffer sebagai sumber daya persisten. Anda dapat menentukan ukuran rentang buffer yang diperlukan dengan memanggil IDMLDispatchable::GetBindingProperties. |
|
BindTemporaryResource Mengikat buffer untuk digunakan sebagai memori goresan sementara. Anda dapat menentukan ukuran rentang buffer yang diperlukan dengan memanggil IDMLDispatchable::GetBindingProperties. |
|
CheckFeatureSupport Mendapatkan informasi tentang fitur dan kemampuan opsional yang didukung oleh perangkat DirectML. |
|
CompileGraph Mengkompilasi grafik operator DirectML ke dalam objek yang dapat dikirim ke GPU. |
|
CompileOperator Mengkompilasi operator ke dalam objek yang dapat dikirim ke GPU. |
|
CreateBindingTable Membuat tabel pengikatan, yang merupakan objek yang dapat digunakan untuk mengikat sumber daya (seperti tensor) ke alur. |
|
CreateCommandRecorder Membuat perekam perintah DirectML. |
|
CreateOperator Membuat operator DirectML. |
|
CreateOperatorInitializer Membuat objek yang dapat digunakan untuk menginisialisasi operator yang dikompilasi. |
|
DMLCreateDevice Membuat perangkat DirectML untuk perangkat Direct3D 12 tertentu. (DMLCreateDevice) |
|
DMLCreateDevice1 Membuat perangkat DirectML untuk perangkat Direct3D 12 tertentu. (DMLCreateDevice1) |
|
Membatalkan Mengeluarkan satu atau beberapa objek yang dapat di-pageable dari memori GPU. Lihat juga IDMLDevice::MakeResident. |
|
GetBindingProperties Mengambil properti pengikatan untuk objek yang dapat dikirim (penginisialisasi operator, atau operator yang dikompilasi). |
|
GetDevice Mengambil perangkat DirectML yang digunakan untuk membuat objek ini. |
|
GetDeviceRemovedReason Mengambil alasan perangkat DirectML dihapus. |
|
GetParentDevice Mengambil perangkat Direct3D 12 yang digunakan untuk membuat perangkat DirectML ini. |
|
GetPrivateData Mendapatkan data yang ditentukan aplikasi dari objek perangkat DirectML. |
|
MakeResident Menyebabkan satu atau beberapa objek pageable menjadi residen dalam memori GPU. Lihat juga IDMLDevice::Evict. |
|
RecordDispatch Merekam eksekusi objek yang dapat dikirim (penginisialisasi operator, atau operator yang dikompilasi) ke daftar perintah. |
|
Atur ulang Mengatur ulang tabel pengikatan untuk membungkus rentang deskriptor baru, berpotensi untuk operator atau penginisialisasi yang berbeda. Ini memungkinkan penggunaan kembali dinamis tabel pengikatan. |
|
Atur ulang Mengatur ulang penginisialisasi untuk menangani inisialisasi set operator baru. |
|
SetMuteDebugOutput Tentukan apakah akan mematikan suara DirectML agar tidak mengirim pesan ke ID3D12InfoQueue. |
|
SetName Mengaitkan nama dengan objek perangkat DirectML. Nama ini untuk digunakan dalam diagnostik dan alat debug. |
|
SetPrivateData Mengatur data yang ditentukan aplikasi ke objek perangkat DirectML, dan mengaitkan data tersebut dengan GUID yang ditentukan aplikasi. |
|
SetPrivateDataInterface Mengaitkan antarmuka turunan IUnknown dengan objek perangkat DirectML, dan mengaitkan antarmuka tersebut dengan GUID yang ditentukan aplikasi. |
Antarmuka
|
IDMLBindingTable Membungkus berbagai tumpukan deskriptor yang dikelola aplikasi, dan digunakan oleh DirectML untuk membuat pengikatan untuk sumber daya. Untuk membuat objek ini, panggil IDMLDevice::CreateBindingTable. |
|
IDMLCommandRecorder Merekam pengiriman DirectML bekerja ke dalam daftar perintah Direct3D 12. |
|
IDMLCompiledOperator Mewakili bentuk operator yang dikompilasi dan efisien yang cocok untuk eksekusi pada GPU. Untuk membuat objek ini, panggil IDMLDevice::CompileOperator. |
|
IDMLDebugDevice Mengontrol lapisan debug DirectML. |
|
IDMLDevice Mewakili perangkat DirectML, yang digunakan untuk membuat operator, tabel pengikatan, perekam perintah, dan objek lainnya. (IDMLDevice) |
|
IDMLDevice1 Mewakili perangkat DirectML, yang digunakan untuk membuat operator, tabel pengikatan, perekam perintah, dan objek lainnya. (IDMLDevice1) |
|
IDMLDeviceChild Antarmuka yang diimplementasikan oleh semua objek yang dibuat dari perangkat DirectML. |
|
IDMLDispatchable Diimplementasikan oleh objek yang dapat direkam ke dalam daftar perintah untuk dikirim pada GPU, menggunakan IDMLCommandRecorder::RecordDispatch. |
|
IDMLObject Antarmuka tempat IDMLDevice dan IDMLDeviceChild mewarisi secara langsung (dan semua antarmuka lainnya, secara tidak langsung). |
|
IDMLOperator Mewakili operator DirectML. |
|
IDMLOperatorInitializer Mewakili objek khusus yang tujuannya adalah untuk menginisialisasi operator yang dikompilasi. Untuk membuat instans objek ini, panggil IDMLDevice::CreateOperatorInitializer. |
|
IDMLPageable Diimplementasikan oleh objek yang dapat dikeluarkan dari memori GPU, dan karenanya dapat disediakan ke IDMLDevice::Evict dan IDMLDevice::MakeResident. |
Struktur
|
DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linier eksponensial (CELU) yang terus dibedakan pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linier eksponensial (ELU) pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi sigmoid keras pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi hardmax pada setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC Melakukan aktivasi identitas, secara efektif menyalin setiap elemen InputTensor ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linier (ReLU) yang bocor pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi linier pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi log-of-softmax (alami) pada setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linier terbalik parameter (ReLU) pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi softplus parametrik pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. (DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC) |
|
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk unit linier yang direktifikasi (ReLU). |
|
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linier yang diperbaiki (ReLU) pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linier eksponensial (ELU) yang diskalakan pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi tangen hiperbolik berskala pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi penyusutan pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi sigmoid pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi softmax pada InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi softplus parametrik pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. (DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC) |
|
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi softsign pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi tangen hiperbolik pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi aktivasi unit linear yang diperbaiki yang diperbaiki (ReLU) pada setiap elemen di InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC Menghitung bobot yang diperbarui (parameter) menggunakan gradien yang disediakan, berdasarkan algoritma Adam (estimasi omen ptive MADA). Operator ini adalah pengoptimal, dan biasanya digunakan dalam langkah pembaruan bobot perulangan pelatihan untuk melakukan penurunan gradien. |
|
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC Menghasilkan indeks elemen bernilai maksimum dalam satu atau beberapa dimensi tensor input. |
|
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC Menghasilkan indeks elemen bernilai minimum dalam satu atau beberapa dimensi tensor input. |
|
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk pengumpulan rata-rata (lihat DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC). |
|
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC Rata-rata nilai di seluruh elemen dalam jendela geser di atas tensor input. |
|
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk normalisasi batch. |
|
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Struktur DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC (directml.h) melakukan normalisasi batch pada input. |
|
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk pelatihan normalisasi batch. |
|
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC Struktur DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC (directml.h) melakukan normalisasi batch pada input. |
|
DML_BINDING_DESC Berisi deskripsi pengikatan sehingga Anda dapat menambahkannya ke tabel pengikatan melalui panggilan ke salah satu metode IDMLBindingTable. |
|
DML_BINDING_PROPERTIES Berisi informasi tentang persyaratan pengikatan operator terkompilasi tertentu, atau penginisialisasi operator. Struktur ini diambil dari IDMLDispatchable::GetBindingProperties. |
|
DML_BINDING_TABLE_DESC Menentukan parameter ke IDMLDevice::CreateBindingTable dan IDMLBindingTable::Reset. |
|
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING Menentukan pengikatan sumber daya yang merupakan array pengikatan buffer individual. |
|
DML_BUFFER_BINDING Menentukan pengikatan sumber daya yang dijelaskan oleh rentang byte dalam buffer Direct3D 12, yang diwakili oleh offset dan ukuran ke dalam ID3D12Resource. |
|
DML_BUFFER_TENSOR_DESC Menjelaskan tensor yang akan disimpan dalam sumber daya buffer Direct3D 12. |
|
DML_CAST_OPERATOR_DESC Mentransmisikan setiap elemen dalam input ke jenis data tensor output, dan menyimpan hasilnya dalam elemen output yang sesuai. |
|
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC Melakukan konvolusi FilterTensor dengan InputTensor. Operator ini melakukan konvolusi ke depan pada data bilangan bulat. |
|
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC Melakukan konvolusi FilterTensor dengan InputTensor. Operator ini mendukung sejumlah konfigurasi konvolusi standar. |
|
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC Mengalikan elemen tensor di sepanjang sumbu, menulis tally produk yang berjalan ke tensor output. |
|
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC Menjumlahkan elemen tensor di sepanjang sumbu, menulis tally yang berjalan dari penjumlahan ke tensor output. |
|
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC Menyusun ulang (mengakibatkan) data dari kedalaman ke dalam blok data spasial. Operator mengeluarkan salinan tensor input tempat nilai dari dimensi kedalaman dipindahkan dalam blok spasial ke dimensi tinggi dan lebar. (DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC) |
|
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC Menyusun ulang (mengakibatkan) data dari kedalaman ke dalam blok data spasial. Operator mengeluarkan salinan tensor input tempat nilai dari dimensi kedalaman dipindahkan dalam blok spasial ke dimensi tinggi dan lebar. (DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC Menghasilkan matriks seperti identitas dengan matriks (atau nilai eksplisit lainnya) pada diagonal utama, dan nol di tempat lain. |
|
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Menghitung skala kuantisasi dan nilai titik nol yang diperlukan untuk mengukur InputTensor, lalu menerapkan kuantisasi tersebut, menulis hasilnya ke OutputTensor. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC Menghitung nilai absolut untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC Menghitung arccosine untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC Menghitung arccosine hiperbolik untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC Menambahkan setiap elemen di ATensor ke elemen yang sesuai di BTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. (DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC) |
|
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC Menambahkan setiap elemen di ATensor ke elemen yang sesuai di BTensor dan menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai, dengan opsi untuk aktivasi yang menyatu. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC Menghitung arkasin untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC Menghitung arkasin hiperbolik untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC Menghitung arka tangen untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC Menghitung arka tangen 2 argumen untuk setiap elemen ATensor dan BTensor, di mana ATensor adalah sumbu Y dan BTensor adalah sumbu X, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC Menghitung arka tangen hiperbolik untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC Menghitung bitwise AND antara setiap elemen yang sesuai dari tensor input, dan menulis hasilnya ke tensor output. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC Menghitung jumlah populasi bitwise (jumlah bit yang diatur ke 1) untuk setiap elemen tensor input, dan menulis hasilnya ke tensor output. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC Menghitung bitwise NOT untuk setiap elemen tensor input, dan menulis hasilnya ke tensor output. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC Menghitung bitwise ATAU di antara setiap elemen yang sesuai dari tensor input, dan menulis hasilnya ke tensor output. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC Melakukan pergeseran kiri logis dari setiap elemen ATensor dengan sejumlah bit yang diberikan oleh elemen BTensor yang sesuai, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC Melakukan pergeseran kanan logis dari setiap elemen ATensor dengan sejumlah bit yang diberikan oleh elemen BTensor yang sesuai, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC Menghitung XOR bitwise (eXclusive OR) di antara setiap elemen tensor input yang sesuai, dan menulis hasilnya ke tensor output. |
|
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC Menghitung langit-langit untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. Langit-langit x adalah bilangan bulat terkecil yang lebih besar dari atau sama dengan x. |
|
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk klip elemen-wise. |
|
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk klip elemen-wise. |
|
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC Melakukan operasi berikut untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. Operator ini menjepit (atau membatasi) setiap elemen dalam input dalam interval tertutup [Min, Maks]. |
|
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC Melakukan operasi penjepitan (atau pembatasan) untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC Menaikkan setiap elemen InputTensor ke kekuatan Exponent, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC Menghitung kosinus trigonometri dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC Menghitung kosinus hiperbolik dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi dekuntisasi linier berikut pada setiap elemen di InputTensor sehubungan dengan elemen yang sesuai dalam ScaleTensor dan ZeroPointTensor, menempatkan hasil dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC Mengurangi setiap elemen BTensor dari elemen ATensor yang sesuai, mengalikan hasilnya dengan sendirinya, dan menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC Menghitung kuota setiap elemen ATensor di atas elemen BTensor yang sesuai, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi kesalahan Gaussian (erf) pada setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC Menerapkan fungsi eksponensial alami ke setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC Menghitung lantai untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC Menghitung identitas untuk setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC Memilih elemen baik dari ATensor atau BTensor, bergantung pada nilai elemen yang sesuai di ConditionTensor. Elemen bukan nol dari ConditionTensor pilih dari ATensor, sementara elemen bernilai nol memilih dari BTensor. |
|
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC Memeriksa setiap elemen InputTensor untuk IEEE-754 -inf, inf, atau keduanya, tergantung pada InfinityMode yang diberikan, dan menempatkan hasilnya (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC Untuk setiap elemen tensor input, mengembalikan 1 jika input adalah NaN (sebagaimana didefinisikan oleh IEEE-754), dan 0 sebaliknya. Hasilnya ditempatkan ke dalam elemen yang sesuai dari tensor output. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC Menghitung logaritma base-e (natural) dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC Melakukan AND logis pada setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasilnya (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC Melakukan logika yang sama pada setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasilnya (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC Melakukan logika yang lebih besar dari pada setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasil (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC Melakukan logika yang lebih besar dari atau sama dengan pada setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasilnya (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC Melakukan kurang logis daripada pada setiap pasangan elemen tensor input yang sesuai, menempatkan hasilnya (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC Melakukan logis kurang dari atau sama dengan pada setiap pasangan elemen tensor input yang sesuai, menempatkan hasilnya (1 untuk true, 0 untuk false) ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC Melakukan NOT logis pada setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC Melakukan OR logis pada setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC Melakukan XOR logis (eksklusif atau) pada setiap pasangan elemen tensor input yang sesuai, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC Mengambil lebih besar dari dua elemen yang sesuai dari tensor input, dan menempatkan hasilnya ke elemen tensor output yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC Rata-rata setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC Mengambil lebih sedikit dua elemen yang sesuai dari tensor input, dan menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC Menghitung modulus, dengan hasil yang sama dengan modulus Python, untuk setiap pasangan elemen yang sesuai dari tensor input, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC Menghitung operator modulus C untuk setiap pasangan elemen tensor input yang sesuai, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC Menghitung produk dari setiap pasangan elemen penyewa input yang sesuai, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC Meniadakan setiap elemen InputTensor, menyimpan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC Menghitung setiap elemen InputTensor yang dinaikkan ke kekuatan elemen ExponentTensor yang sesuai, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi kuantisasi linier berikut pada setiap elemen di InputTensor sehubungan dengan elemen yang sesuai di ScaleTensor dan ZeroPointTensor, menempatkan hasilnya dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC Menambahkan setiap elemen di ATensor ke elemen yang sesuai di BTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. (DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC) |
|
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC Menghitung timbal balik untuk setiap elemen tensor input, menempatkan hasilnya ke elemen tensor output yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC Membulatkan setiap elemen InputTensor ke nilai bilangan bulat, menempatkan hasilnya ke elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC Mengembalikan nilai yang mewakili tanda setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC Menghitung sinus trigonometri dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC Menghitung sinus hiperbolik dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC Menghitung akar kuadrat dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC Mengurangi setiap elemen BTensor dari elemen ATensor yang sesuai, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC Menghitung tangen trigonometri dari setiap elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC Menghitung tangen hiperbolik elemen InputTensor, menempatkan hasilnya ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC Mengganti semua elemen InputTensor di bawah ambang batas yang diberikan, Min, dengan Min. Hasil ditempatkan ke dalam elemen OutputTensor yang sesuai. |
|
DML_FEATURE_DATA_FEATURE_LEVELS Menyediakan detail tentang tingkat fitur yang didukung oleh perangkat DirectML. |
|
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT Menyediakan detail tentang apakah perangkat DirectML mendukung jenis data tertentu dalam tensor. |
|
DML_FEATURE_QUERY_FEATURE_LEVELS Digunakan untuk mengkueri perangkat DirectML untuk dukungannya untuk satu atau beberapa tingkat fitur. |
|
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT Digunakan untuk mengkueri perangkat DirectML untuk dukungannya untuk jenis data tertentu dalam tensor. |
|
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC Mengisi tensor dengan Nilai konstanta yang diberikan. |
|
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC Mengisi tensor dengan urutan. |
|
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC Mengumpulkan elemen dari tensor input di sepanjang sumbu yang diberikan menggunakan tensor indeks untuk memetakan ulang ke dalam input. |
|
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC Mengumpulkan elemen dari tensor input, menggunakan tensor indeks untuk memetakan ulang indeks ke seluruh subblok input. (DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC) |
|
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC Mengumpulkan elemen dari tensor input, menggunakan tensor indeks untuk memetakan ulang indeks ke seluruh subblok input. (DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_GATHER_OPERATOR_DESC Mengumpulkan elemen dari tensor input di sepanjang Sumbu, menggunakan IndicesTensor untuk memetakan ulang indeks. |
|
DML_GEMM_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi perkalian matriks umum dari formulir Output = FusedActivation(Alpha * TransA(A) x TransB(B) + Beta * C), di mana x menunjukkan perkalian matriks, dan * menunjukkan perkalian dengan skalar. |
|
DML_GRAPH_DESC Menjelaskan grafik operator DirectML yang digunakan untuk mengompilasi operator gabungan dan dioptimalkan. |
|
DML_GRAPH_EDGE_DESC Kontainer generik untuk koneksi dalam grafik operator DirectML yang ditentukan oleh DML_GRAPH_DESC dan diteruskan ke IDMLDevice1::CompileGraph. |
|
DML_GRAPH_NODE_DESC Kontainer generik untuk simpul dalam grafik operator DirectML yang ditentukan oleh DML_GRAPH_DESC dan diteruskan ke IDMLDevice1::CompileGraph. |
|
DML_GRU_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi (lapisan standar) unit berulang terjaga satu lapisan (GRU) pada input. Operator ini menggunakan beberapa gerbang untuk melakukan lapisan ini. Gerbang ini dilakukan beberapa kali dalam perulangan yang ditentukan oleh dimensi panjang urutan dan SequenceLengthsTensor. |
|
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC Menjelaskan koneksi dalam grafik operator DirectML yang ditentukan oleh DML_GRAPH_DESC dan diteruskan ke IDMLDevice1::CompileGraph. Struktur ini digunakan untuk menentukan koneksi dari input grafik ke input simpul internal. |
|
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC Menjelaskan koneksi dalam grafik operator DirectML yang ditentukan oleh DML_GRAPH_DESC dan diteruskan ke IDMLDevice1::CompileGraph. Struktur ini digunakan untuk menentukan koneksi antara simpul internal. |
|
DML_JOIN_OPERATOR_DESC Menggabungkan array tensor input di sepanjang sumbu tertentu. |
|
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk normalisasi respons lokal. |
|
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi normalisasi respons lokal (LRN) pada input. |
|
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi normalisasi Lp di sepanjang sumbu tensor input yang ditentukan. |
|
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC Menghitung nilai yang dinormalisasi Lp di seluruh elemen dalam jendela geser di atas tensor input. |
|
DML_LSTM_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi memori jangka pendek (LSTM) satu lapisan pada input. Operator ini menggunakan beberapa gerbang untuk melakukan lapisan ini. Gerbang ini dilakukan beberapa kali dalam perulangan, ditentukan oleh dimensi panjang urutan dan SequenceLengthsTensor. |
|
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi perkalian matriks pada data bilangan bulat. |
|
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk pengumpulan maks (lihat DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC). |
|
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC Menghitung nilai maksimum di seluruh elemen dalam jendela geser di atas tensor input. |
|
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC Menghitung nilai maksimum di seluruh elemen dalam jendela geser di atas tensor input, dan secara opsional mengembalikan indeks dari nilai maksimum yang dipilih. (DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC Menghitung nilai maksimum di seluruh elemen dalam jendela geser di atas tensor input, dan secara opsional mengembalikan indeks dari nilai maksimum yang dipilih. (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC) |
|
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC Membalikkan operasi pengumpulan maks (lihat DML_MAX_POOLING_OPERATOR1_DESC untuk detailnya) dengan mengisi output tensor OutputTensor dengan nilai dalam input tensor InputTensor, seperti yang diperoleh dari operasi pengumpulan maks, sesuai dengan nilai indeks yang disediakan dalam IndicesTensor. Elemen dalam tensor output yang tidak tersentuh oleh proses ini dibiarkan dengan nilai nol. |
|
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi normalisasi varians rata-rata pada tensor input. Operator ini akan menghitung rata-rata dan varians tensor input untuk melakukan normalisasi. (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC) |
|
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi normalisasi varians rata-rata pada tensor input. Operator ini akan menghitung rata-rata dan varians tensor input untuk melakukan normalisasi. (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC Menghitung koordinat N-dimensi dari semua elemen bukan nol dari tensor input. |
|
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC Menghasilkan tensor yang diisi dengan nilai yang dikodekan satu panas . Operator ini menghasilkan tensor output di mana, untuk semua urutan dalam sumbu yang dipilih, semua kecuali satu elemen dalam urutan tersebut diatur ke OffValue, dan elemen tunggal yang tersisa diatur ke OnValue. |
|
DML_OPERATOR_DESC Kontainer generik untuk deskripsi operator. Anda membuat operator DirectML menggunakan parameter yang ditentukan dalam struktur ini. Lihat IDMLDevice::CreateOperator untuk detail tambahan. |
|
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC Mendefinisikan simpul dalam grafik operator DirectML yang ditentukan oleh DML_GRAPH_DESC dan diteruskan ke IDMLDevice1::CompileGraph. |
|
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC Menjelaskan koneksi dalam grafik operator DirectML yang ditentukan oleh DML_GRAPH_DESC dan diteruskan ke IDMLDevice1::CompileGraph. Struktur ini digunakan untuk menentukan koneksi dari output simpul internal ke output grafik. |
|
DML_PADDING_OPERATOR_DESC Struktur DML_PADDING_OPERATOR_DESC (directml.h) mengembang tensor input dengan nilai konstanta atau cermin di tepi, dan menulis hasilnya ke output. |
|
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC Struktur DML_PADDING1_OPERATOR_DESC (directml.h) mengembang tensor input dengan nilai konstanta atau cermin di tepi, dan menulis hasilnya ke output. |
|
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC Melakukan konvolusi FilterTensor dengan InputTensor. Operator ini melakukan konvolusi ke depan pada data terukur. Operator ini secara matematis setara dengan mendikualisasi input, berkemampuan, dan kemudian mengukur output. |
|
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi perkalian matriks pada data kuantisasi. Operator ini secara matematis setara dengan mendikualisasi input, lalu melakukan perkalian matriks, lalu mengukur output. |
|
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC Mengisi tensor output dengan bit yang dihasilkan secara deterministik, pseudo-random, dan terdistribusi secara seragam. Operator ini secara opsional juga dapat menghasilkan status generator internal yang diperbarui, yang dapat digunakan selama eksekusi operator berikutnya. |
|
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC Menghasilkan pengurangan elemen (jumlah, produk, minimum, dan sebagainya) dalam satu atau beberapa dimensi tensor input. |
|
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk Resample (lihat DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC). |
|
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC Buat ulang elemen dari sumber ke tensor tujuan, menggunakan faktor skala untuk menghitung ukuran tensor tujuan. Anda dapat menggunakan mode interpolasi linear atau tetangga terdekat. (DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC) |
|
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC Buat ulang elemen dari sumber ke tensor tujuan, menggunakan faktor skala untuk menghitung ukuran tensor tujuan. Anda dapat menggunakan mode interpolasi linear atau tetangga terdekat. (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC Membalikkan elemen satu atau beberapa sub-urutan tensor. Kumpulan urutan berikutnya yang akan dibalik dipilih berdasarkan sumbu dan panjang urutan yang disediakan. |
|
DML_RNN_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi jaringan neural berulang (RNN) sederhana satu lapisan pada input. Fungsi ini sering disebut sebagai Gerbang Input. Operator ini melakukan fungsi ini beberapa kali dalam perulangan, ditentukan oleh dimensi panjang urutan dan SequenceLengthsTensor. |
|
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk ROI_ALIGN dan ROI_ALIGN1. |
|
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC Melakukan operasi penyelarasan ROI, seperti yang dijelaskan dalam makalah Mask R-CNN . Singkatnya, operasi mengekstrak pemangkasan dari tensor gambar input dan mengubah ukurannya menjadi ukuran output umum yang ditentukan oleh 2 dimensi terakhir OutputTensor menggunakan InterpolationMode yang ditentukan. |
|
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC Melakukan operasi penyelarasan ROI, seperti yang dijelaskan dalam makalah Mask R-CNN . Singkatnya, operasi mengekstrak jendela yang dipangkas dari tensor gambar input, dan mengubah ukurannya menjadi ukuran output umum yang ditentukan oleh 2 dimensi terakhir OutputTensor menggunakan InterpolationMode yang ditentukan. |
|
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi MaxPool di seluruh tensor input (sesuai dengan wilayah yang diminati, atau ROI). |
|
DML_SCALAR_UNION Persatuan jenis skalar. |
|
DML_SCALE_BIAS Berisi nilai istilah skala dan bias yang disediakan ke operator DirectML. Skala dan bias memiliki efek menerapkan fungsi g(x) = x * Skala + Bias. |
|
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC Menyalin seluruh tensor input ke output, lalu menimpa indeks yang dipilih dengan nilai yang sesuai dari tensor pembaruan. (DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC) |
|
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC Menyalin seluruh tensor input ke output, lalu menimpa indeks yang dipilih dengan nilai yang sesuai dari tensor pembaruan. (DML_SCATTER_OPERATOR_DESC) |
|
DML_SIZE_2D Berisi nilai yang dapat mewakili ukuran (sebagaimana disediakan ke operator DirectML) dari bidang elemen 2-D dalam tensor, atau skala 2-D, atau nilai lebar/tinggi 2-D apa pun. |
|
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC Menghitung gradien backpropagation untuk Slice (lihat DML_SLICE1_OPERATOR_DESC). |
|
DML_SLICE_OPERATOR_DESC Mengekstrak subregsi tunggal ("ikatan") dari tensor input. (DML_SLICE_OPERATOR_DESC) |
|
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC Mengekstrak subregsi tunggal ("ikatan") dari tensor input. (DML_SLICE1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC Menyusun ulang blok data spasial ke dalam. Operator mengeluarkan salinan tensor input tempat nilai dari dimensi tinggi dan lebar dipindahkan ke dimensi kedalaman. (DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC) |
|
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC Menyusun ulang blok data spasial ke dalam. Operator mengeluarkan salinan tensor input tempat nilai dari dimensi tinggi dan lebar dipindahkan ke dimensi kedalaman. (DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC) |
|
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC Membagi tensor input di sepanjang sumbu menjadi beberapa tensor output. |
|
DML_TENSOR_DESC Kontainer generik untuk deskripsi tensor DirectML. |
|
DML_TILE_OPERATOR_DESC Membangun tensor output dengan memilah tensor input. Elemen di setiap dimensi tensor input diulangi oleh kelipatan dalam array Pengulangan . |
|
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC Memilih elemen K terbesar dari setiap urutan di sepanjang sumbu InputTensor, dan mengembalikan nilai dan indeks elemen tersebut masing-masing dalam OutputValueTensor dan OutputIndexTensor. |
|
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC Memilih elemen K terbesar atau terkecil dari setiap urutan di sepanjang sumbu InputTensor, dan mengembalikan nilai dan indeks elemen tersebut masing-masing dalam OutputValueTensor dan OutputIndexTensor. |
|
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC Upsamples gambar input, menulis hasilnya ke tensor output. Urutan dimensi harus NCHW (BatchSize, ChannelCount, Height, Width) atau NCDHW (BatchSize, ChannelCount, Depth, Height, Width), tetapi langkah-langkah dapat digunakan jika data disimpan dalam format yang berbeda. |
|
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC Melakukan fungsi skala dan bias elemen yang bijaksana, Output = Scale * Input + Bias. |