struttura DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC (directml.h)

Calcola la media dei valori quantizzati tra gli elementi all'interno della finestra scorrevole sul tensore di input. Questo operatore equivale matematicamente a dequantizzare gli input, quindi a eseguire il pooling medio e quindi a quantificare l'output.

Funzione Dequantize

f(Input, Scale, ZeroPoint) = (Input - ZeroPoint) * Scale

Funzione Quantize

f(Input, Scale, ZeroPoint) = clamp(round(Input / Scale) + ZeroPoint, Min, Max)

Importante

Questa API è disponibile come parte del pacchetto ridistribuibile autonomo DirectML (vedere Microsoft.AI.DirectML versione 1.13 e successive. Vedere anche cronologia delle versioni di DirectML.

Sintassi

struct DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* InputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* InputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* OutputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT DimensionCount;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Strides;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* WindowSize;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* StartPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* EndPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Dilations;
    BOOL IncludePadding;
};

Membri

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore di input di Dimensioni{ BatchCount, ChannelCount, Height, Width } per 4D e { BatchCount, ChannelCount, Depth, Height, Weight } per 5D.

InputScaleTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore contenente i dati di scala inputTensor . Le dimensioni previste di InputScaleTensor sono { 1, 1, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per tensore o { 1, ChannelCount, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per canale. Questi valori di scala vengono usati per dequantizzare i valori di InputTensor .

Annotazioni

Un valore di scala pari a 0 comporta un comportamento non definito.

InputZeroPointTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tensore facoltativo contenente i dati del punto zero inputTensor . Le dimensioni previste di InputZeroPointTensor sono { 1, 1, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per tensore o { 1, ChannelCount, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per canale. Questi valori di zero punti vengono usati per dequantizzare i valori inputTensor .

OutputScaleTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore contenente i dati di scalabilità di OutputTensor . Le dimensioni previste di OutputScaleTensor sono { 1, 1, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per tensore o { 1, ChannelCount, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per canale. Questi valori di scala vengono usati per la quantizzazione dei valori di OutputTensor .

Annotazioni

Un valore di scala pari a 0 comporta un comportamento non definito.

OutputZeroPointTensor

Tipo: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Tensore facoltativo contenente i dati del punto Zero OutputTensor . Le dimensioni previste di OutputZeroPointTensor sono { 1, 1, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per tensore o { 1, ChannelCount, 1, 1 } se è necessaria la quantizzazione per canale. Questo valore zero point viene usato per la quantizzazione dei valori di OutputTensor .

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Descrizione del tensore di output. Le dimensioni del tensore di output possono essere calcolate nel modo seguente.

OutputTensor->Sizes[0] = InputTensor->Sizes[0];
OutputTensor->Sizes[1] = InputTensor->Sizes[1];

for (UINT i = 0; i < DimensionCount; ++i) {
  UINT PaddedSize = InputTensor->Sizes[i + 2] + StartPadding[i] + EndPadding[i];
  OutputTensor->Sizes[i + 2] = (PaddedSize - WindowSizes[i]) / Strides[i] + 1;
}

DimensionCount

Tipo: UINT

Numero di dimensioni spaziali del tensore di input InputTensor, che corrisponde anche al numero di dimensioni della finestra temporale scorrevole WindowSize. Questo valore determina anche le dimensioni delle matrici Strides, StartPadding e EndPadding . Deve essere impostato su 2 quando InputTensor è 4D e 3 quando è un tensore 5D.

Strides