Share via

структура DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Статья

Вычисляет градиенты обратного распространения для DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1.

f(x, gradient) = if x <= Min then 0
                 if x >= Max then 0
                 else        then gradient

Этот оператор поддерживает выполнение на месте, что означает, что OutputTensor может использовать псевдоним InputTensor во время привязки .

Синтаксис

struct DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  DML_TENSOR_DATA_TYPE  MinMaxDataType;
  DML_SCALAR_UNION      Min;
  DML_SCALAR_UNION      Max;
};

Члены

InputTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор входной функции. Как правило, это тот же тензор, который был предоставлен, как InputTensor для DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 на переднем проходе.

InputGradientTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Тензор входящего градиента. Обычно это получается из выходных данных обратного распространения предыдущего слоя. Обычно этот тензор имеет те же размеры, что и выходные данные соответствующего DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 на переднем проходе.

OutputGradientTensor

Тип: const DML_TENSOR_DESC*

Выходной тензор, содержащий обратные градиенты. Обычно этот тензор имеет те же размеры, что и входные данные соответствующего DML_OPERATOR_ELEMENT_WISE_CLIP1 на переднем проходе.

MinMaxDataType

Тип: DML_TENSOR_DATA_TYPE

Тип данных элементов Min и Max , которые должны соответствовать OutputTensor.DataType.

Min

Тип: DML_SCALAR_UNION

Минимальное значение. Если значение x равно или ниже этого значения, результат градиента равен 0. MinMaxDataType определяет способ интерпретации поля.

Max

Тип: DML_SCALAR_UNION

Максимальное значение. Если значение x равно или выше этого значения, результат градиента равен 0. MinMaxDataType определяет способ интерпретации поля.

Комментарии

Доступность

Этот оператор появился в DML_FEATURE_LEVEL_5_0.

Ограничения тензоров

InputGradientTensor, InputTensor и OutputGradientTensor должны иметь одинаковые значения DataType, DimensionCount и Sizes.

Поддержка тензоров

Тензор Kind Поддерживаемые счетчики измерений Поддерживаемые типы данных
InputTensor Входные данные От 1 до 8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
InputGradientTensor Входные данные От 1 до 8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8
OutputGradientTensor Выходные данные От 1 до 8 FLOAT32, FLOAT16, INT64, INT32, INT16, INT8, UINT64, UINT32, UINT16, UINT8

Требования

   
Верхняя часть directml.h