DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

ExponentTensor の対応する要素の累乗に上げられた InputTensor の各要素を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。

f(input, exponent) = pow(input, exponent)

負の基底は整数値を持つ指数に対してサポートされます (ただし、データ型は float のままでもかまいません)、それ以外の場合、この演算子は NaN を返します。

入力テンソルと指数テンソルの両方に整数データ型がある場合、この演算子は正確な結果を保証します。

この演算子はインプレース実行をサポートします。つまり、バインド中に OutputTensor に InputTensor の別名を指定できます。

構文

struct DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *ExponentTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  const DML_SCALE_BIAS  *ScaleBias;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力値を含むテンソル。

ExponentTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

指数値を含むテンソル。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込む出力テンソル。

ScaleBias

型: _Maybenull_ const DML_SCALE_BIAS*

入力に適用するオプションのスケールとバイアス。 存在する場合、この演算子を計算する前に、各入力要素に関数g(x) = x * scale + biasを適用する効果があります。

解説

までDML_FEATURE_LEVEL_3_0、ExponentTensor はInputTensor の型と一致する必要があります。

指数部の定数を受け入れる FLOAT POW 演算子については、「DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC」を参照してください。

可用性

この演算子は で DML_FEATURE_LEVEL_1_0導入されました。

テンソル制約

• ExponentTensor、 InputTensor、および OutputTensor には、同じ DimensionCount と サイズが必要です。
• InputTensor と OutputTensor には、同じ DataType が必要です。

Tensor のサポート

DML_FEATURE_LEVEL_3_0以上

テンソル	種類	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	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8
ExponentTensor	入力	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8
OutputTensor	出力	1 から 8	FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_1_0以上

テンソル	種類	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	4	FLOAT32、FLOAT16
ExponentTensor	入力	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	4	FLOAT32、FLOAT16

要件

Header	directml.h

関連項目

DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC