структура DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC (directml.h)

Статья
08/23/2023

Выполняет жесткую сигмоидную функцию для каждого элемента в InputTensor, помещая результат в соответствующий элемент OutputTensor.

f(x) = max(0, min(Alpha * x + Beta, 1))

Где max(a,b) возвращает большее из двух значений, а min(a,b) возвращает меньшее из двух значений a,b.

Этот оператор поддерживает выполнение на месте, что означает, что выходной тензор допускается для псевдонима InputTensor во время привязки .

Синтаксис

struct DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
};

Члены

InputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Входной тензор для чтения.

OutputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Выходной тензор для записи результатов.

Alpha

Тип: FLOAT

Альфа-коэффициент. Обычно для этого значения используется значение 0,2.

Beta

Тип: FLOAT

Бета-коэффициент. Обычно для этого значения используется значение 0,5.

Доступность

Этот оператор появился в DML_FEATURE_LEVEL_1_0.

Ограничения тензоров

InputTensor и OutputTensor должны иметь одинаковые значения DataType, DimensionCount и Sizes.

Поддержка тензоров

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 и выше

Тензор	Kind	Поддерживаемые счетчики измерений	Поддерживаемые типы данных
InputTensor	Входные данные	От 1 до 8	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Выходные данные	От 1 до 8	FLOAT32, FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_2_0 и выше

Тензор	Kind	Поддерживаемые счетчики измерений	Поддерживаемые типы данных
InputTensor	Входные данные	От 4 до 5	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Выходные данные	От 4 до 5	FLOAT32, FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 и выше

Тензор	Kind	Поддерживаемые счетчики измерений	Поддерживаемые типы данных
InputTensor	Входные данные	4	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Выходные данные	4	FLOAT32, FLOAT16

Требования

Требование	Значение
Заголовок	directml.h

См. также раздел

структура DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC

Share via