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DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

  • 아티클

InputTensor의 각 요소에 대해 다음 작업을 수행하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다. 이 연산자는 닫힌 간격 [최소, 최대] 내에서 입력의 모든 요소를 고정(또는 제한)합니다.

f(x) = max(Min, min(x, Max))

여기서 는 max(a,b) 두 값 중 더 큰 를 반환하고 min(a,b) 두 값 a,b 중 더 작은 값을 반환합니다.

이 연산자는 현재 위치 실행을 지원합니다. 즉, 바인딩하는 동안 OutputTensor 가 InputTensor 의 별칭을 지정하도록 허용됩니다.

구문

struct DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  const DML_SCALE_BIAS  *ScaleBias;
  DML_TENSOR_DATA_TYPE  MinMaxDataType;
  DML_SCALAR_UNION      Min;
  DML_SCALAR_UNION      Max;
};

멤버

InputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

읽을 입력 텐서입니다.

OutputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

결과를 쓸 출력 텐서입니다.

ScaleBias

형식: _Maybenull_ const DML_SCALE_BIAS*

입력에 적용할 선택적 배율 및 바이어스입니다. 있는 경우 이 연산자를 계산하기 전에 각 입력 요소에 함수 g(x) = x * scale + bias 를 적용하는 효과가 있습니다.

MinMaxDataType

형식: DML_TENSOR_DATA_TYPE

OutputTensor.DataType과 일치해야 하는 Min 및 Max 멤버의 데이터 형식입니다.

Min

형식: DML_SCALAR_UNION

연산자가 값을 Min으로 바꾸는 최소값입니다. MinMaxDataType 은 필드를 해석하는 방법을 결정합니다.

Max

형식: DML_SCALAR_UNION

연산자가 값을 Max로 바꾸는 최대값입니다. MinMaxDataType 은 필드를 해석하는 방법을 결정합니다.

설명

가용성

이 연산자는 DML_FEATURE_LEVEL_5_0 도입되었습니다.

텐서 제약 조건

InputTensor 및 OutputTensor 에는 동일한 DataType, DimensionCount 및 크기가 있어야 합니다.

텐서 지원

텐서 Kind 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 1-8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor 출력 1-8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

요구 사항

   
머리글 directml.h