DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

入力に対してバッチ正規化を実行します。 この演算子は、次の計算を実行します。 Output = FusedActivation(Scale * ((Input - Mean) / sqrt(Variance + Epsilon)) + Bias + FusedAdd)

ScaleTensor および BiasTensor のディメンションは 1 に設定でき、InputTensor と一致するように自動的にブロードキャストされますが、それ以外の場合は InputTensor の対応するディメンションのサイズと等しい必要があります。 MeanTensor と VarianceTensor は、ScaleTensor と BiasTensor のサイズが 1 と等しい一連のディメンションの入力で計算されます。

構文

struct DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC   *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *ScaleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *FusedAddTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *OutputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *OutputMeanTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *OutputVarianceTensor;
  FLOAT                   Epsilon;
  const DML_OPERATOR_DESC *FusedActivation;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力データを含むテンソル。

ScaleTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

Scale データを含むテンソル。

BiasTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

Bias データを含むテンソル。

FusedAddTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

FusedActivation より前の結果に追加されるデータを含む省略可能なテンソル (存在する場合)。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込むテンソル。

OutputMeanTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力の平均を書き込むテンソル。

OutputVarianceTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力の分散を書き込むテンソル。

Epsilon

型: FLOAT

ゼロによる除算を回避するために使用する epsilon 値。

FusedActivation

型: _Maybenull_ const DML_OPERATOR_DESC*

正規化後に適用するオプションの融合アクティブ化レイヤー。 詳細については、「パフォーマンスを 向上させるために融合演算子を使用する」を参照してください。

注釈

可用性

この演算子は で DML_FEATURE_LEVEL_4_1導入されました。

テンソル制約

• BiasTensor、 FusedAddTensor、 InputTensor、 OutputMeanTensor、 OutputTensor、 OutputVarianceTensor、 ScaleTensor は、 同じ DataType と DimensionCount を持つ必要があります。
• BiasTensor、 OutputMeanTensor、 OutputVarianceTensor、 ScaleTensor の サイズは同じである必要があります。
• FusedAddTensor、 InputTensor、および OutputTensor の サイズは同じである必要があります。

Tensor のサポート

DML_FEATURE_LEVEL_4_1以上

テンソル	種類	Dimensions	サポートされているディメンション数	サポートされるデータ型
InputTensor	入力	{ InputDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
ScaleTensor	入力	{ ScaleDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
BiasTensor	入力	{ ScaleDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
FusedAddTensor	省略可能な入力	{ InputDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	{ InputDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
OutputMeanTensor	出力	{ ScaleDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16
OutputVarianceTensor	出力	{ ScaleDimensions[] }	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16

要件

要件	値
Header	directml.h

こちらもご覧ください

• 融合演算子を使用してパフォーマンスを向上させる