トレーニング
directml.h ヘッダー
このヘッダーは DirectML によって使用されます。 詳細については、以下を参照してください。
- DirectML の
directml.h には、次のプログラミング インターフェイスが含まれています。
IDMLBindingTable の アプリケーションで管理される記述子ヒープの範囲をラップし、DirectML によってリソースのバインドを作成するために使用されます。 このオブジェクトを作成するには、IDMLDevice::CreateBindingTable を呼び出します。 |
IDMLCommandRecorder DirectML 作業のディスパッチを Direct3D 12 コマンド リストに記録します。 |
IDMLCompiledOperator の GPU での実行に適した、コンパイルされた効率的な演算子の形式を表します。 このオブジェクトを作成するには、IDMLDevice::CompileOperator を呼び出します。 |
IDMLDebugDevice の DirectML デバッグ レイヤーを制御します。 |
IDMLDevice の 演算子、バインド テーブル、コマンド レコーダー、およびその他のオブジェクトを作成するために使用される DirectML デバイスを表します。 (IDMLDevice) |
IDMLDevice1 演算子、バインド テーブル、コマンド レコーダー、およびその他のオブジェクトを作成するために使用される DirectML デバイスを表します。 (IDMLDevice1) |
IDMLDeviceChild DirectML デバイスから作成されたすべてのオブジェクトによって実装されるインターフェイス。 |
IDMLDispatchable の IDMLCommandRecorder::RecordDispatch を使用して、GPU 上のディスパッチ用のコマンド リストに記録できるオブジェクトによって実装されます。 |
IDMLObject の IDMLDevice と IDMLDeviceChild が直接継承するインターフェイス (および他のすべてのインターフェイス、間接的)。 |
IDMLOperator の DirectML 演算子を表します。 |
IDMLOperatorInitializer の コンパイル済み演算子を初期化することを目的とする特殊なオブジェクトを表します。 このオブジェクトのインスタンスを作成するには、IDMLDevice::CreateOperatorInitializer を呼び出します。 |
IDMLPageable の GPU メモリから削除できるオブジェクトによって実装されるため、IDMLDevice::Evict と IDMLDevice::MakeResident に提供できます。 |
DMLCreateDevice の 特定の Direct3D 12 デバイスの DirectML デバイスを作成します。 (DMLCreateDevice) |
DMLCreateDevice1 の 特定の Direct3D 12 デバイスの DirectML デバイスを作成します。 (DMLCreateDevice1) |
DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対して継続的に異なる指数線形単位 (CELU) アクティブ化関数 |
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対して指数線形単位 (ELU) アクティブ化関数 |
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対してハード シグモイド関数を実行し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC |
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC ID のアクティブ化を実行し、InputTensor のすべての要素 OutputTensorの対応する要素に効果的にコピーします。 |
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC |
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対して線形アクティブ化関数 |
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素に対して (自然な) ソフトマックス 対数アクティブ化関数 |
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対してパラメーター化された修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC InputTensor |
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC 修正された線形単位 (ReLU) のバックプロパティ グラデーションを計算します。 |
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC |
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素 |
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC |
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対して圧縮アクティブ化関数 |
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC |
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC InputTensorで softmax アクティブ化関数を実行し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC InputTensor |
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対して softsign 関数 |
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC |
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC InputTensor内のすべての要素に対してしきい値付き修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数 |
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC Adam (ADAptive Moment 推定) アルゴリズムに基づいて、指定されたグラデーションを使用して、更新された重み (パラメーター) を計算します。 この演算子はオプティマイザーであり、通常、勾配降下を実行するためにトレーニング ループの重み更新ステップで使用されます。 |
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最大値要素のインデックスを出力します。 |
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最小値要素のインデックスを出力します。 |
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC 平均プーリングのバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESCを参照)。 |
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソルのスライディング ウィンドウ内の要素全体の値を平均化します。 |
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC バッチ正規化のバックプロパティ グラデーション |
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、入力に対してバッチ正規化を実行します。 |
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC バッチ正規化トレーニングのバックプロパティ グラデーション |
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、入力に対してバッチ正規化を実行します。 |
DML_BINDING_DESC IDMLBindingTable メソッドの 1 つを呼び出してバインド テーブルに追加できるように、バインドの説明が含まれています。 |
DML_BINDING_PROPERTIES 特定のコンパイル済み演算子または演算子初期化子のバインド要件に関する情報が含まれています。 この構造体は IDMLDispatchable::GetBindingProperties から取得されます。 |
DML_BINDING_TABLE_DESC IDMLDevice::CreateBindingTable と IDMLBindingTable::Reset のパラメーターを指定します。 |
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING 個々のバッファー バインドの配列であるリソース バインドを指定します。 |
DML_BUFFER_BINDING Direct3D 12 バッファー内のバイト範囲によって記述されるリソース バインドを指定します。ID3D12Resource へのオフセットとサイズで表されます。 |
DML_BUFFER_TENSOR_DESC Direct3D 12 バッファー リソースに格納されるテンソルについて説明します。 |
DML_CAST_OPERATOR_DESC 入力内の各要素を出力テンソルのデータ型にキャストし、結果を出力の対応する要素に格納します。 |
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC InputTensorを使用して、FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、整数データに対して前方畳み込みを実行します。 |
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC InputTensorを使用して、FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、多数の標準的な畳み込み構成をサポートしています。 |
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC 軸に沿ってテンソルの要素を乗算し、製品の実行中の集計を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC 軸に沿ってテンソルの要素を合計し、合計の実行中の集計を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 この演算子は、深度ディメンションの値が空間ブロック内で高さと幅の次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。 (DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC) |
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 この演算子は、深度ディメンションの値が空間ブロック内で高さと幅の次元に移動される入力テンソルのコピーを出力します。 (DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC) |
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC 主対角線上の 1 つ (または他の明示的な値) を持つ ID に似た行列を生成し、他の場所にはゼロを生成します。 |
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素の絶対値を計算し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素のアークコサイン |
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC ATensor 内のすべての要素 BTensor 内の対応する要素に追加し、結果を OutputTensorの対応する要素に配置し、融合アクティブ化のオプションを使用します。 |
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素のアークサイン |
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素の双曲線アークサイン |
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する各要素間のビットごとの AND を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素のビットごとの母集団数 (1 に設定されたビット数) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素のビットごとの NOT を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する各要素間のビットごとの OR を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する各要素間でビットごとの XOR (eXclusive OR) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。 |
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC 要素ごとのクリップのバックプロパティ グラデーション |
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC 要素ごとのクリップのバックプロパティ グラデーション |
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素に対して次の操作 実行し、OutputTensorの対応する要素に結果を配置します。 この演算子は、閉じた間隔 [Min, Max] 内の入力内のすべての要素をクランプ (または制限) します。 |
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素を Exponentの累乗に上げ、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC ScaleTensor および ZeroPointTensor 内の対応する要素に対して、InputTensor 内のすべての要素に対して次の線形デカンティング関数を実行し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素の ID を計算し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC 指定した |
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素について、入力が NaN の場合は 1 を返し (IEEE-754 で定義されている場合)、それ以外の場合は 0 を返します。 結果は、出力テンソルの対応する要素に配置されます。 |
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素の底 e (自然) 対数 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素のペアごとに論理 AND を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensorの対応する要素 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して 等しい論理 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアで より大きい論理 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアで 以上の論理 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して 未満の論理 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアで 以下の論理 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素のペアごとに論理 OR を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 |
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して論理 XOR (排他または) を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 |
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC 入力テンソルから 2 つの対応する要素の大きい方を受け取り、結果を出力テンソルの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアを平均化し、結果を OutputTensorの対応する要素 |
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC 入力テンソルから 2 つの対応する要素の小さい方を受け取り、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素のペアごとに、Python の剰余と同じ結果で剰余を計算し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素のペアごとに C 剰余演算子を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 |
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアの積を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 |
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素の逆数を計算し、結果を出力テンソルの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC InputTensorの各要素の平方根を計算し、結果 OutputTensorの対応する要素に配置します。 |
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC |
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC |
DML_FEATURE_DATA_FEATURE_LEVELS DirectML デバイスでサポートされる機能レベルの詳細を提供します。 |
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT DirectML デバイスがテンソル内の特定のデータ型をサポートしているかどうかについて詳しく説明します。 |
DML_FEATURE_QUERY_FEATURE_LEVELS DirectML デバイスに対してクエリを実行して、1 つ以上の機能レベルをサポートするために使用します。 |
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT テンソル内の特定のデータ型に対する DirectML デバイスのサポートを照会するために使用されます。 |
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC 指定した定数 値でテンソルを塗りつぶします。 |
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC テンソルにシーケンスを入力します。 |
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC インデックス テンソルを使用して、指定された軸に沿って入力テンソルから要素を収集し、入力に再マップします。 |
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。 (DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC) |
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。 (DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC) |
DML_GATHER_OPERATOR_DESC IndicesTensor を使用して、Axisに沿って入力テンソルから要素を収集し、インデックスを再マップします。 |
DML_GEMM_OPERATOR_DESC フォーム Output = FusedActivation(Alpha * TransA(A) x TransB(B) + Beta * C) の一般的な行列乗算関数を実行します。ここで、x は行列の乗算を表し、* はスカラーによる乗算を表します。 |
DML_GRAPH_DESC 結合された最適化された演算子をコンパイルするために使用される DirectML 演算子のグラフについて説明します。 |
DML_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続の汎用コンテナー。 |
DML_GRAPH_NODE_DESC DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードの汎用コンテナー。 |
DML_GRU_OPERATOR_DESC 入力に対して (標準レイヤー) 1 層ゲート再帰ユニット (GRU) 関数を実行します。 この演算子は、複数のゲートを使用してこのレイヤーを実行します。 これらのゲートは、シーケンス長の次元と SequenceLengthsTensorによって決定されるループ内で複数回実行されます。 |
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、グラフ入力から内部ノードの入力への接続を定義するために使用されます。 |
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノード間の接続を定義するために使用されます。 |
DML_JOIN_OPERATOR_DESC 指定した軸に沿って入力テンソルの配列を連結します。 |
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC ローカル応答正規化のバックプロパティ グラデーション |
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 入力に対してローカル応答正規化 (LRN) 関数を実行します。 |
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 入力テンソルの指定した軸に沿って Lp 正規化関数を実行します。 |
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体で Lp 正規化値を計算します。 |
DML_LSTM_OPERATOR_DESC 入力に対して 1 層の短期メモリ (LSTM) 関数を実行します。 この演算子は、複数のゲートを使用してこのレイヤーを実行します。 これらのゲートはループ内で複数回実行され、シーケンス長ディメンションと SequenceLengthsTensorによって決まります。 |
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC 整数データに対して行列乗算関数を実行します。 |
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC 最大プーリングのバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESCを参照)。 |
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体の最大値を計算します。 |
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素の最大値を計算し、必要に応じて選択した最大値のインデックスを返します。 (DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC) |
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素の最大値を計算し、必要に応じて選択した最大値のインデックスを返します。 (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC) |
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC IndexsTensorで指定されたインデックス値に従って、出力テンソル OutputTensor に入力テンソル InputTensorの値を入力することによって、最大プーリング操作 (詳細については DML_MAX_POOLING_OPERATOR1_DESC を参照) を反転します。 このプロセスによって手つかずの出力テンソル内の要素は、ゼロ値のままです。 |
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。 この演算子は、正規化を実行する入力テンソルの平均と分散を計算します。 (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC) |
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。 この演算子は、正規化を実行する入力テンソルの平均と分散を計算します。 (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC) |
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC 入力テンソルのすべての 0 以外の要素の N 次元座標を計算します。 |
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC ワンホット エンコードされた 値 |
DML_OPERATOR_DESC 演算子の説明の汎用コンテナー。 この構造体で指定されたパラメーターを使用して DirectML 演算子を構築します。 詳細については、IDMLDevice::CreateOperator を参照してください。 |
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードをデクリベします。 |
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESC によって定義され、IDMLDevice1::CompileGraphに渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノードの出力からグラフ出力への接続を定義するために使用されます。 |
DML_PADDING_OPERATOR_DESC DML_PADDING_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、エッジに定数またはミラー化された値を持つ入力テンソルを膨張させ、結果を出力に書き込みます。 |
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC DML_PADDING1_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、エッジに定数またはミラー化された値で入力テンソルを膨らませ、結果を出力に書き込みます。 |
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC InputTensorを使用して、FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、量子化されたデータに対して前方畳み込みを実行します。 この演算子は、数学的には、入力のデカンタイズ、コンボルブ、出力の量子化に相当します。 |
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC 量子化されたデータに対して行列乗算関数を実行します。 この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてから行列乗算を実行し、出力を量子化することと同じです。 |
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC 出力テンソルに、決定論的に生成された擬似ランダムな均一分散ビットを格納します。 この演算子は、必要に応じて、更新された内部ジェネレーターの状態を出力することもできます。これは、後続の演算子の実行中に使用できます。 |
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の要素 (合計、積、最小値など) の減少を出力します。 |
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC Resample のバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESCを参照)。 |
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素を再サンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。 線形補間モードまたは最近隣補間モードを使用できます。 (DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC) |
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC スケール ファクターを使用して変換元から変換先テンソルに要素を再サンプリングし、変換先テンソル サイズを計算します。 線形補間モードまたは最近隣補間モードを使用できます。 (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC) |
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC テンソルの 1 つ以上の サブシーケンス の要素を反転します。 反転するサブシーケンスのセットは、指定された軸とシーケンスの長さに基づいて選択されます。 |
DML_RNN_OPERATOR_DESC 入力に対して 1 層の単純な再帰ニューラル ネットワーク (RNN) 関数を実行します。 この関数は、多くの場合、入力ゲートと呼ばれます。 この演算子は、シーケンス長の次元と SequenceLengthsTensorによって指定されるループで、この関数を複数回実行します。 |
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC ROI_ALIGN と ROI_ALIGN1のバックプロパティ グラデーションを計算します。 |
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC 「マスク R-CNN ペーパー」で説明されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージ テンソルからトリミングを抽出し、指定された InterpolationModeを使用して 、OutputTensor の最後の 2 次元で指定された共通の出力サイズにサイズ変更します。 |
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC 「マスク R-CNN ペーパー」で説明されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージ テンソルからトリミングされたウィンドウを抽出し、指定された |
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル全体で MaxPool 関数を実行します (対象領域または ROIs に応じて)。 |
DML_SCALAR_UNION スカラー型の和集合。 |
DML_SCALE_BIAS DirectML 演算子に指定されたスケールとバイアスの項の値を格納します。 スケールとバイアスは、関数 g(x) = x * Scale + Bias を適用する効果があります。 |
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きします。 (DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC) |
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きします。 (DML_SCATTER_OPERATOR_DESC) |
DML_SIZE_2D テンソル内の要素の 2-D 平面、2-D スケール、または任意の 2-D 幅/高さの値のサイズ (DirectML 演算子に提供される) を表すことができる値が含まれます。 |
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC Slice のバックプロパティ グラデーションを計算します (DML_SLICE1_OPERATOR_DESCを参照)。 |
DML_SLICE_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つのサブ領域 ("スライス") を抽出します。 (DML_SLICE_OPERATOR_DESC) |
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つのサブ領域 ("スライス") を抽出します。 (DML_SLICE1_OPERATOR_DESC) |
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC 空間データのブロックを深度に再配置します。 この演算子は、入力テンソルのコピーを出力します。ここで、高さと幅のディメンションの値は深度ディメンションに移動されます。 (DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC) |
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC 空間データのブロックを深度に再配置します。 この演算子は、入力テンソルのコピーを出力します。ここで、高さと幅のディメンションの値は深度ディメンションに移動されます。 (DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC) |
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC 軸に沿って入力テンソルを複数の出力テンソルに分割します。 |
DML_TENSOR_DESC DirectML テンソル記述の汎用コンテナー。 |
DML_TILE_OPERATOR_DESC 入力テンソルをタイリングして出力テンソルを構築します。 入力テンソルの各次元の要素は、Repeats 配列内の倍数 繰り返されます。 |
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC InputTensorの軸に沿って各シーケンスから最大の K 要素を選択し、OutputValueTensorおよび OutputIndexTensor内のこれらの要素の値とインデックスをそれぞれ返します。 |
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC |
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC 入力イメージをアップサンプリングし、出力テンソルに結果を書き込みます。 ディメンションの順序は NCHW (BatchSize、ChannelCount、Height、Width) または NCDHW (BatchSize、ChannelCount、Depth、Height、Width) にする必要がありますが、データが別の形式で格納されている場合はストライドを使用できます。 |
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC 要素ごとのスケールとバイアス関数を実行します。 Output = Scale * Input + Bias 。 |
DML_AXIS_DIRECTION 演算子の指定した軸に沿った操作の方向を指定する定数を定義します (たとえば、summation、top-k 要素の選択、最小要素の選択)。 |
DML_BINDING_TYPE バインドの説明 (DML_BINDING_DESC構造体) によって参照されるリソースの性質を指定する定数を定義します。 |
DML_CONVOLUTION_DIRECTION DirectML 畳み込み演算子の方向を指定する定数を定義します (DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC構造体で説明)。 |
DML_CONVOLUTION_MODE DirectML 畳み込み演算子のモードを指定する定数を定義します (DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC構造体で説明)。 |
DML_CREATE_DEVICE_FLAGS DMLCreateDevice に追加のデバイス作成オプションを提供します。 値は、ビット単位で OR を組み合わせて使用できます。 |
DML_DEPTH_SPACE_ORDER DirectML 演算子 DML_OPERATOR_DEPTH_TO_SPACE1 および DML_OPERATOR_SPACE_TO_DEPTH1に適用される変換を制御する定数を定義します。 |
DML_EXECUTION_FLAGS 演算子の実行を制御するためのオプションを DirectML に提供します。 これらのフラグは、複数のフラグを一度に指定するために、ビットごとの OR を一緒に指定できます。 |
DML_FEATURE DirectML デバイスから照会できるオプションの機能のセットを定義します。 |
DML_FEATURE_LEVEL DirectML 機能レベルのを指定する定数を定義します。 機能レベルでは、DirectML でサポートされる幅広い機能を定義します。 |
DML_GRAPH_EDGE_TYPE グラフ エッジの種類を指定する定数を定義します。 この列挙型の使用方法については、DML_GRAPH_EDGE_DESC を参照してください。 |
DML_GRAPH_NODE_TYPE グラフ ノードの種類を指定する定数を定義します。 この列挙型の使用方法については、DML_GRAPH_NODE_DESC を参照してください。 |
DML_INTERPOLATION_MODE DirectML アップサンプル 2-D 演算子のモードを指定する定数を定義します (DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC構造体で説明)。 |
DML_IS_INFINITY_MODE 無限大の符号を指定する定数を定義します。 |
DML_MATRIX_TRANSFORM DirectML テンソルに適用する行列変換を指定する定数を定義します。 |
DML_OPERATOR_TYPE 演算子の説明の型を定義します。 |
DML_PADDING_MODE DirectML パッド演算子のモードを指定する定数を定義します (DML_PADDING_OPERATOR_DESC構造体で説明)。 |
DML_RANDOM_GENERATOR_TYPE ランダム乱数ジェネレーターの種類を指定する定数を定義します。 |
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION 現在の DirectML 演算子の方向を指定する定数を定義します。 |
DML_REDUCE_FUNCTION DirectML reduce 演算子に使用する特定の削減アルゴリズムを指定する定数を定義します (DML_REDUCE_OPERATOR_DESC構造体で説明します)。 |
DML_ROUNDING_MODE 丸めモードを指定する定数を定義します。 |
DML_TENSOR_DATA_TYPE テンソル内の値のデータ型を指定します。 DirectML 演算子は、すべてのデータ型をサポートしているわけではありません。サポートされているデータ型については、各演算子のドキュメントを参照してください。 |
DML_TENSOR_FLAGS テンソルの説明に追加のオプションを指定します。 値は、ビット単位で OR を組み合わせて使用できます。 |
DML_TENSOR_TYPE テンソルの説明の種類を識別します。 |