DML_GRU_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

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、シーケンス長ディメンションと SequenceLengthsTensor によって指定されたループで複数回実行されます。

前方方向の数式

後方方向の数式

数式の凡例

構文

struct DML_GRU_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC           *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *WeightTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *RecurrenceTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *HiddenInitTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *SequenceLengthsTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputSequenceTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputSingleTensor;
  UINT                            ActivationDescCount;
  const DML_OPERATOR_DESC         *ActivationDescs;
  DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Direction;
  BOOL                            LinearBeforeReset;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力データを含むテンソル X。サイズ{ 1, seq_length, batch_size, input_size }が の 1 つの 4D テンソルにパック (および埋め込まれる可能性があります) 。 seq_lengthは、インデックス t にマップされるディメンションです。 テンソルは 、DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしていません。

WeightTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

重みデータを含むテンソル、W. W_[zrh] と W_B [zrh] の連結 (双方向の場合)。 テンソルには サイズ{ 1, num_directions, 3 * hidden_size, input_size }があります。 テンソルは 、DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしていません。

RecurrenceTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

繰り返しデータを含むテンソル、R. R_ [zrh] と R_B [zrh] の連結 (双方向の場合)。 テンソルには サイズ{ 1, num_directions, 3 * hidden_size, hidden_size }があります。 テンソルは 、DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしていません。

BiasTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

バイアス データを含む省略可能なテンソル(B. 連結) (W_b[zrh], R_b[zrh]) と (W_Bb[zrh], R_Bb[zrh]) (双方向の場合)。 テンソルには サイズ{ 1, 1, num_directions, 6 * hidden_size }があります。 テンソルは 、DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしていません。

HiddenInitTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

非表示ノード初期化子テンソルを含む省略可能なテンソル。最初のループ インデックス t のH_t-1。 指定しない場合、既定値は 0 になります。 このテンソルには サイズ{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size }があります。 テンソルは 、DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしていません。

SequenceLengthsTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

バッチ内の各要素の独立したseq_lengthを含む省略可能なテンソル。 指定しない場合、バッチ内のすべてのシーケンスの長さがseq_length。 このテンソルには サイズ{ 1, 1, 1, batch_size }があります。 テンソルは 、DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしていません。

OutputSequenceTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

非表示ノードのすべての中間出力値の連結を書き込むテンソル (省略可能) H_t。 このテンソルには サイズ{ seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size }があります。 seq_lengthはループ インデックス t にマップされます。

OutputSingleTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

非表示ノードの最後の出力値を書き込むテンソル (省略可能) H_t。 このテンソルには サイズ{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size }があります。

ActivationDescCount

型: UINT

このフィールドは、 ActivationDescs 配列のサイズを決定します。

ActivationDescs

型: _Field_size_(ActivationDescCount) const DML_OPERATOR_DESC*

アクティブ化演算子 f() と g() の説明 を含む DML_OPERATOR_DESC の配列。 f() と g() はどちらも方向とは独立して定義されます。つまり、 方向にDML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_FORWARD または DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BACKWARD が指定されている 場合は、2 つのアクティブ化を指定する必要があります。 DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BIDIRECTIONALが指定されている場合は、4 つのアクティブ化を指定する必要があります。 双方向の場合は、前方に f() と g() を指定し、その後に後方に f() と g() を指定する必要があります。

Direction

型: const DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION*

演算子の方向 (前方、後方、または双方向)。

LinearBeforeReset

種類: BOOL

TRUE を 指定すると、非表示ゲートの出力を計算するときに、リセット ゲートの出力を乗算する前に線形変換を適用する必要があります。 それ以外の場合は FALSE。

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

BiasTensor、 HiddenInitTensor、 InputTensor、 OutputSequenceTensor、 OutputSingleTensor、 RecurrenceTensor、 WeightTensor は同じ DataType を持つ必要があります。

Tensor のサポート

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
WeightTensor	入力	4	FLOAT32、FLOAT16
RecurrenceTensor	入力	4	FLOAT32、FLOAT16
BiasTensor	省略可能な入力	4	FLOAT32、FLOAT16
HiddenInitTensor	省略可能な入力	4	FLOAT32、FLOAT16
SequenceLengthsTensor	省略可能な入力	4	UINT32
OutputSequenceTensor	省略可能な出力	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputSingleTensor	省略可能な出力	4	FLOAT32、FLOAT16

要件

要件	値
Header	directml.h