DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 構造体 (directml.h)

[アーティクル]
05/10/2023

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。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).

構文

struct DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC   *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *ScaleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC   *OutputTensor;
  BOOL                    CrossChannel;
  BOOL                    NormalizeVariance;
  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。このテンソルのディメンションはである { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }必要があります。

ScaleTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Scale データを含むオプションのテンソル。このテンソルのディメンションはである { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }必要があります。任意のディメンションを 1 に置き換えて、そのディメンションでブロードキャストできます。 DML_FEATURE_LEVELがDML_FEATURE_LEVEL_5_2未満の場合、BiasTensor が存在する場合は、このテンソルが必要です。 DML_FEATURE_LEVELがDML_FEATURE_LEVEL_5_2以上の場合、BiasTensor の値に関係なく、このテンソルを null にすることができます。

BiasTensor

型: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

バイアスデータを含む任意のテンソル。このテンソルのディメンションはである { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }必要があります。任意のディメンションを 1 に置き換えて、そのディメンションでブロードキャストできます。 DML_FEATURE_LEVELがDML_FEATURE_LEVEL_5_2未満の場合、ScaleTensor が存在する場合は、このテンソルが必要です。 DML_FEATURE_LEVELがDML_FEATURE_LEVEL_5_2以上の場合、ScaleTensor の値に関係なく、このテンソルを null にすることができます。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込むテンソル。このテンソルのディメンションはです { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }。

CrossChannel

種類: BOOL

TRUE の場合、MeanVariance レイヤーには平均と分散の計算にチャネルが含まれます。つまり、軸{ChannelCount, Height, Width}間で正規化されます。 FALSE の場合、平均と分散の計算は軸{Height, Width}間で正規化され、各チャネルは独立しています。

NormalizeVariance

種類: BOOL

正規化 レイヤーに正規化計算に分散が含まれている場合は TRUE。それ以外の場合は FALSE。 FALSE の場合、正規化式はになりますOutput = FusedActivation(Scale * (Input - Mean) + Bias)。

Epsilon

型: FLOAT

ゼロによる除算を回避するために使用する epsilon 値。既定値として、値 0.00001 をお勧めします。

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

この演算子の新しいバージョン (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC) がで DML_FEATURE_LEVEL_2_1導入されました。

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

InputTensor と OutputTensor のサイズは同じである必要があります。
BiasTensor、 InputTensor、 OutputTensor、 ScaleTensor は同じ DataType である必要があります。

Tensor のサポート

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	{ BatchCount, ChannelCount, Height, Width }	4	FLOAT32、FLOAT16
ScaleTensor	省略可能な入力	{ ScaleBatchCount, ScaleChannelCount, ScaleHeight, ScaleWidth }	4	FLOAT32、FLOAT16
BiasTensor	省略可能な入力	{ BiasBatchCount、BiasChannelCount、BiasHeight、BiasWidth }	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	{ BatchCount, ChannelCount, Height, Width }	4	FLOAT32、FLOAT16

要件


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