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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。

インターフェイス

 
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。

関数

 
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)

構造

 
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 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

InputTensorの各要素に対して hardmax 関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

InputTensor内のすべての要素に対してリーキー修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 内のすべての要素に対してパラメトリック ソフトプラスアクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。 (DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
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

InputTensor内のすべての要素に対して修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC

InputTensor内のすべての要素 に対してスケーリングされた指数線形単位 (ELU) アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC

InputTensor内のすべての要素に対してスケーリングされた双曲線正接アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC

InputTensor内のすべての要素に対して sigmoid 関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 内のすべての要素に対してパラメトリック ソフトプラスアクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。 (DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC

InputTensor内のすべての要素に対して softsign 関数 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC

InputTensor内のすべての要素に対して双曲線正接アクティブ化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 計算します。
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 計算します。
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

InputTensorを量子化するために必要な量子化スケールとゼロ ポイント値を計算し、その量子化を適用して、OutputTensorに結果 書き込みます。
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 計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の双曲線アークコサインを計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ADD_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 配置します。 (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 計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の双曲線アークサイン 計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素のアークタンジェントを計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC

ATensor および BTensorの各要素の 2 引数アークタンジェントを計算します。ここで、ATensor です Y 軸 と BTensor は、X 軸のであり、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の双曲線アークタンジェントを計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

BTensorの対応する要素によって指定されたビット数だけ、ATensor の各要素の論理的な左シフトを実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC

ATensor の各要素の論理右シフトを、BTensorの対応する要素によって指定されたビット数だけ実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

InputTensorの各要素の上限を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。 x の上限は、x 以上の最小の整数です。
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 計算します。
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 計算します。
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

InputTensorの各要素に対してクランプ (または制限) 操作を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

InputTensorの各要素の三角コサインを計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の双曲線余弦を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

ATensorの対応する要素から BTensor の各要素を減算し、結果をそれ自体で乗算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC

BTensorの対応する要素に対して、ATensor の各要素の商を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素に対してガウス誤差関数 (erf) を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素に自然な指数関数を適用し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の床を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

ConditionTensorの対応する要素の値に応じて、ATensor または BTensorから要素 選択します。 ConditionTensor の 0 以外の要素 ATensorから選択 、値が 0 の要素は BTensorから選択
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC

指定した InfinityModeに応じて、IEEE-754 -inf、inf、またはその両方の InputTensor の各要素をチェックし、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 配置します。
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 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 配置します。
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 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 配置します。
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 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 配置します。
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 を実行し、結果 (true の場合は 0、false の場合は 0) を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 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 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素に対して論理 NOT を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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 配置します。
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 配置します。
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 配置します。
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 配置します。
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 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素を否定し、結果を OutputTensorの対応する要素 格納します。
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC

InputTensor の各要素 ExponentTensorの対応する要素の累乗を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC

ScaleTensor および 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量子化関数を実行し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_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 配置します。 (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

InputTensor の各要素を整数値に丸め、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の符号を表す値を返し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の三角関数サインを計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の双曲線サインを計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
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

ATensorの対応する要素から BTensor の各要素 減算し、OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC

InputTensorの各要素の三角正接を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC

InputTensorの要素の双曲線正接を計算し、結果を OutputTensorの対応する要素 配置します。
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC

InputTensor のすべての要素を、指定されたしきい値 (最小) 未満 最小に置き換えます。 結果は、OutputTensorの対応する要素に配置されます。
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 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 計算します。
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 格納されたテンソルを生成します。 この演算子は、選択した軸のすべてのシーケンスについて、そのシーケンス内の 1 つの要素を除くすべての要素が OffValueに設定され、残りの 1 つの要素が OnValueに設定される出力テンソルを生成します。
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_ALIGNROI_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 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 サイズに変更します。
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

InputTensorの軸に沿って各シーケンスから最大または最小の 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 返します。
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

列挙 体

 
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。