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DML_LSTM_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

  • 아티클

입력에서 1층 LSTM(장기 메모리) 함수를 수행합니다. 이 연산자는 여러 게이트를 사용하여 이 계층을 수행합니다. 이러한 게이트는 시퀀스 길이 차원 및 SequenceLengthsTensor에 의해 결정되는 루프에서 여러 번 수행됩니다.

앞으로 방향에 대한 수식

정방향에 대한 수식

뒤로 방향에 대한 수식

뒤로 방향에 대한 수식

수식 범례

수식 범례

구문

struct DML_LSTM_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           *CellMemInitTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *SequenceLengthsTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *PeepholeTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputSequenceTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputSingleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputCellSingleTensor;
  UINT                            ActivationDescCount;
  const DML_OPERATOR_DESC         *ActivationDescs;
  DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Direction;
  float                           ClipThreshold;
  BOOL                            UseClipThreshold;
  BOOL                            CoupleInputForget;
};

멤버

InputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

입력 데이터를 포함하는 텐서인 X. 크기가 인 하나의 4차원 텐서로 압축(및 패딩될 수 있습니다).{ 1, seq_length, batch_size, input_size } seq_length 인덱스 t에 매핑되는 차원입니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

WeightTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

가중치 데이터를 포함하는 텐서, W_[iofc] 및 W_B[iofc](양방향인 경우)의 W. 연결입니다. 텐서의 크기는 입니다.{ 1, num_directions, 4 * hidden_size, input_size } 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

RecurrenceTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

되풀이 데이터를 포함하는 텐서, R. R_[iofc] 및 R_B[iofc](양방향인 경우)의 연결입니다. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, num_directions, 4 * hidden_size, hidden_size } 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

BiasTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

바이어스 데이터, B. 연결 { W_b[iofc], R_b[iofc] }{ W_Bb[iofc], R_Bb[iofc] } 및 (양방향인 경우)를 포함하는 선택적 텐서입니다. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, 1, num_directions, 8 * hidden_size } 지정하지 않으면 기본적으로 0 바이어스로 설정됩니다. 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

HiddenInitTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

숨겨진 노드 이니셜라이저 데이터 H_(t-1)를 포함하는 선택적 텐서입니다. 이 텐서의 내용은 첫 번째 루프 인덱스 t에서만 사용됩니다. 지정하지 않으면 기본값은 0입니다. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size } 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

CellMemInitTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

셀 이니셜라이저 데이터 C_(t-1)를 포함하는 선택적 텐서입니다. 이 텐서의 내용은 첫 번째 루프 인덱스 t에서만 사용됩니다. 지정하지 않으면 기본값은 0입니다. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size } 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

SequenceLengthsTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

일괄 처리의 각 요소에 대한 독립적인 seq_length 포함하는 선택적 텐서입니다. 지정하지 않으면 일괄 처리의 모든 시퀀스에 길이가 seq_length. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, 1, 1, batch_size } 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

PeepholeTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

peepholes, P에 대한 가중치 데이터를 포함하는 선택적 텐서입니다. 지정하지 않으면 기본값은 0입니다. P_[iof] 및 P_B[iof](양방향인 경우)의 연결입니다. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, 1, num_directions, 3 * hidden_size } 텐서가 DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML 플래그를 지원하지 않습니다.

OutputSequenceTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

숨겨진 노드의 모든 중간 출력 값의 연결을 작성하는 선택적 텐서인 H_t. 이 텐서의 크기는 입니다.{ seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size } seq_length 루프 인덱스 t에 매핑됩니다.

OutputSingleTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

숨겨진 노드의 마지막 출력 값을 쓸 선택적 텐서인 H_t. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size }

OutputCellSingleTensor

형식: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

셀의 마지막 출력 값을 쓸 선택적 텐서인 C_t. 이 텐서의 크기는 입니다.{ 1, num_directions, batch_size, hidden_size }

ActivationDescCount

형식: UINT

이 필드는 ActivationDescs 배열의 크기를 결정합니다.

ActivationDescs

형식: _Field_size_(ActivationDescCount) const DML_OPERATOR_DESC*

활성화 연산자 f(), g() 및 h()에 대한 설명을 포함하는 DML_OPERATOR_DESC 배열입니다. f(), g() 및 h()는 방향과 독립적으로 정의됩니다. 즉, DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_FORWARD 또는 DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BACKWARDDirection로 제공된 경우 세 가지 활성화를 제공해야 합니다. DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BIDIRECTIONAL 정의된 경우 6개의 활성화를 제공해야 합니다. 양방향의 경우 정품 인증은 앞으로 f(), g() 및 h()를 제공한 다음, 뒤로 f(), g() 및 h()를 제공해야 합니다.

Direction

형식: const DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION*

연산자의 방향: 정방향, 뒤로 또는 양방향입니다.

ClipThreshold

형식: float

셀 클립 임계값입니다. 클리핑은 [-ClipThreshold, +ClipThreshold] 범위의 텐서 요소를 경계로 하고 활성화 입력에 적용됩니다.

UseClipThreshold

형식: BOOL

True 이면 ClipThreshold 를 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 FALSE입니다.

CoupleInputForget

형식: BOOL

입력 및 잊어버린 게이트를 결합해야 하는 경우 TRUE입니다. 그렇지 않으면 FALSE입니다.

가용성

이 연산자는 에서 DML_FEATURE_LEVEL_1_0도입되었습니다.

텐서 제약 조건

BiasTensor, CellMemInitTensor, HiddenInitTensor, InputTensor, OutputCellSingleTensor, OutputSequenceTensor, OutputSingleTensor, PeepholeTensor, RecurrenceTensor 및 WeightTensor 에는 동일한 DataType이 있어야 합니다.

텐서 지원

텐서 종류 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
WeightTensor 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
RecurrenceTensor 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
BiasTensor 선택적 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
HiddenInitTensor 선택적 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
CellMemInitTensor 선택적 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
SequenceLengthsTensor 선택적 입력 4 Uint32
PeepholeTensor 선택적 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputSequenceTensor 선택적 출력 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputSingleTensor 선택적 출력 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputCellSingleTensor 선택적 출력 4 FLOAT32, FLOAT16

요구 사항

요구 사항 값
헤더 directml.h