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사용자 지정 연산자

  • 아티클

Windows Machine Learning 사용자 지정 연산자 Win32 API는 MLOperatorAuthor.h에 있습니다.

API

다음은 해당 구문 및 설명이 포함된 사용자 지정 연산자 API 목록입니다.

열거형

Name 설명
MLOperatorAttributeType 특성 유형을 지정합니다. 각 특성 형식은 해당 ONNX 형식과 숫자적으로 일치합니다.
MLOperatorEdgeType 연산자의 입력 또는 출력 에지 유형을 지정합니다.
MLOperatorExecutionType 커널이 계산에 CPU 또는 GPU를 사용하는지 여부를 지정합니다.
MLOperatorKernelOptions 사용자 지정 연산자 커널을 등록할 때 사용되는 옵션을 지정합니다.
MLOperatorParameterOptions 연산자의 입력 및 출력 에지의 옵션 플래그를 지정합니다.
MLOperatorSchemaEdgeTypeFormat 입력 및 출력 에지 유형이 설명되는 방식을 지정합니다.
MLOperatorTensorDataType 텐서의 데이터 형식을 지정합니다. 각 데이터 형식은 해당 ONNX 형식과 숫자적으로 일치합니다.

Functions

속성 설명
MLCreateOperatorRegistry 사용자 지정 연산자 커널 및 사용자 지정 연산자 스키마를 등록하는 데 사용할 수 있는 IMLOperatorRegistry의 instance 만듭니다.

인터페이스

Name 설명
IMLOperatorAttributes 연산자를 사용하는 모델에 의해 결정되는 연산자 특성의 값을 나타냅니다.
IMLOperatorKernel 사용자 지정 연산자 커널에 의해 구현됩니다.
IMLOperatorKernelContext 커널이 계산되는 동안 연산자의 사용량에 대한 정보를 제공합니다.
IMLOperatorKernelCreationContext 커널을 만드는 동안 연산자의 사용에 대한 정보를 제공합니다.
IMLOperatorKernelFactory 사용자 지정 연산자 커널의 작성자가 구현하여 해당 커널의 인스턴스를 만듭니다.
IMLOperatorRegistry 사용자 지정 연산자 커널 및 스키마에 대한 레지스트리의 instance 나타냅니다.
IMLOperatorShapeInferenceContext 셰이프 유추자가 호출되는 동안 연산자의 사용량에 대한 정보를 제공합니다.
IMLOperatorShapeInferrer 연산자의 출력 텐서 가장자리의 셰이프를 유추하기 위해 셰이프 유추자에 의해 구현됩니다.
IMLOperatorTensor 사용자 지정 연산자 커널을 계산하는 동안 사용되는 텐서의 표현입니다.
IMLOperatorTensorShapeDescription 연산자의 입력 및 출력 텐서 셰이프 집합을 나타냅니다.
IMLOperatorTypeInferenceContext 형식 유추자가 호출되는 동안 연산자의 사용량에 대한 정보를 제공합니다.
IMLOperatorTypeInferrer 연산자의 출력 에지 형식을 유추하기 위해 형식 유추자에 의해 구현됩니다.

구조체

속성 설명
MLOperatorAttribute 사용자 지정 연산자의 특성 이름과 속성을 지정합니다.
MLOperatorAttributeNameValue 사용자 지정 연산자의 특성 이름과 값을 지정합니다.
MLOperatorEdgeDescription 연산자의 입력 또는 출력 에지 속성을 지정합니다.
MLOperatorEdgeTypeConstraint 사용자 지정 연산자 커널 및 스키마에서 지원되는 에지 형식에 대한 제약 조건을 지정합니다.
MLOperatorKernelDescription 해당 스키마를 등록하는 데 사용되는 사용자 지정 연산자 커널에 대한 설명입니다.
MLOperatorSchemaDescription 해당 스키마를 등록하는 데 사용되는 사용자 지정 연산자 스키마에 대한 설명입니다.
MLOperatorSchemaEdgeDescription 연산자의 입력 또는 출력 에지에 대한 정보를 지정합니다.
MLOperatorSetId 연산자 집합의 ID를 지정합니다.

참고

Windows ML에 대한 도움말은 다음 리소스를 참조하세요.

  • Windows ML에 대한 기술적인 질문을 하거나 질문에 답하려면, Stack Overflow에서 windows-machine-learning 태그를 사용하세요.
  • 버그를 보고하려면 GitHub에서 문제를 제출하세요.