DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

ExponentTensor의 해당 요소에 대해 발생한 InputTensor의 각 요소를 계산하여 결과를 OutputTensor의 해당 요소에 배치합니다.

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

음수 밑은 정수 값이 있는 지수에 대해 지원됩니다(데이터 형식은 여전히 부동일 수 있음). 그렇지 않으면 이 연산자는 NaN을 반환합니다.

입력 텐서와 지수 텐서 모두 정수 데이터 형식이 있는 경우 이 연산자는 정확한 결과를 보장합니다.

이 연산자는 현재 위치 실행을 지원합니다. 즉, OutputTensor 는 바인딩 중에 InputTensor 별칭을 지정하도록 허용됩니다.

구문

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;
};

멤버

InputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

입력 값을 포함하는 텐서입니다.

ExponentTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

지수 값을 포함하는 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.

설명

까지 DML_FEATURE_LEVEL_3_0ExponentTensor는InputTensor 형식과 일치해야 합니다.

지수 상수를 허용하는 POW 연산자는 FLOATDML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC 참조하세요.

가용성

이 연산자는 에서 DML_FEATURE_LEVEL_1_0도입되었습니다.

텐서 제약 조건

• ExponentTensor, InputTensor 및 OutputTensor 에는 동일한 DimensionCount 및 크기가 있어야 합니다.
• InputTensor 및 OutputTensor 에는 동일한 DataType이 있어야 합니다.

텐서 지원

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 이상

텐서	Kind	지원되는 차원 수	지원되는 데이터 형식
InputTensor	입력	1~8개	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
ExponentTensor	입력	1~8개	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8
OutputTensor	출력	1~8개	FLOAT32, FLOAT16, INT32, INT16, INT8, UINT32, UINT16, UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 이상

텐서	Kind	지원되는 차원 수	지원되는 데이터 형식
InputTensor	입력	4	FLOAT32, FLOAT16
ExponentTensor	입력	4	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	출력	4	FLOAT32, FLOAT16

요구 사항

머리글	directml.h

추가 정보

DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC