DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC yapısı (directml.h)

Giriş tensoru üzerinden kayan pencere içindeki öğeler arasında nicelenmiş değerlerin ortalamasını alır. Bu işleç matematiksel olarak girişlerin dequantizing, ardından ortalama havuz oluşturma ve ardından çıktıyı niceleme ile eşdeğerdir.

İşlevi dequantize

f(Input, Scale, ZeroPoint) = (Input - ZeroPoint) * Scale

Quantize işlevi

f(Input, Scale, ZeroPoint) = clamp(round(Input / Scale) + ZeroPoint, Min, Max)

Önemli

Bu API, DirectML tek başına yeniden dağıtılabilir paketinin bir parçası olarak kullanılabilir (bkz . Microsoft.AI.DirectML sürüm 1.13 ve üzeri. Ayrıca bkz . DirectML sürüm geçmişi.

Sözdizimi

struct DML_QUANTIZED_LINEAR_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC
{
    const DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* InputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* InputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputScaleTensor;
    _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC* OutputZeroPointTensor;
    const DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    UINT DimensionCount;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Strides;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* WindowSize;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* StartPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* EndPadding;
    _Field_size_(DimensionCount) const UINT* Dilations;
    BOOL IncludePadding;
};

Üyeler

InputTensor

Tür: const DML_TENSOR_DESC*

4B ve 5B için { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }{ BatchCount, ChannelCount, Depth, Height, Weight }.

InputScaleTensor

Tür: const DML_TENSOR_DESC*

InputTensor ölçek verilerini içeren bir tensor . InputScaleTensor'ın beklenen boyutları, tensor { 1, 1, 1, 1 } başına nicelemenin gerekli olması veya { 1, ChannelCount, 1, 1 } kanal başına nicelemenin gerekli olmasıdır. Bu ölçek değerleri InputTensor değerlerinin dequantizing için kullanılır.

Uyarı

0 ölçek değeri tanımsız davranışla sonuçlanır.

InputZeroPointTensor

Tür: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

InputTensor sıfır noktası verilerini içeren isteğe bağlı bir tensor. InputZeroPointTensor'ın{ 1, 1, 1, 1 } beklenen boyutları, tensor başına nicelemenin gerekli olması veya { 1, ChannelCount, 1, 1 } kanal başına nicelemenin gerekli olmasıdır. Bu sıfır noktası değerleri , InputTensor değerlerinin dequantizesi için kullanılır.

OutputScaleTensor

Tür: const DML_TENSOR_DESC*

OutputTensor ölçek verilerini içeren bir tensor . OutputScaleTensor'ın beklenen boyutları, tensor { 1, 1, 1, 1 } başına nicelemenin gerekli olması veya { 1, ChannelCount, 1, 1 } kanal başına nicelemenin gerekli olmasıdır. Bu ölçek değerleri OutputTensor değerlerini ölçmek için kullanılır.

Uyarı

0 ölçek değeri tanımsız davranışla sonuçlanır.

OutputZeroPointTensor

Tür: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

OutputTensor sıfır noktası verilerini içeren isteğe bağlı bir tensor . OutputZeroPointTensor'ın{ 1, 1, 1, 1 } beklenen boyutları, tensor başına nicelemenin gerekli olması veya { 1, ChannelCount, 1, 1 } kanal başına nicelemenin gerekli olmasıdır. Bu sıfır noktası değeri OutputTensor değerlerini ölçmek için kullanılır.

OutputTensor

Tür: const DML_TENSOR_DESC*

Çıkış tensorunun açıklaması. Çıkış tensorunun boyutları aşağıdaki gibi hesaplanabilir.

OutputTensor->Sizes[0] = InputTensor->Sizes[0];
OutputTensor->Sizes[1] = InputTensor->Sizes[1];

for (UINT i = 0; i < DimensionCount; ++i) {
  UINT PaddedSize = InputTensor->Sizes[i + 2] + StartPadding[i] + EndPadding[i];
  OutputTensor->Sizes[i + 2] = (PaddedSize - WindowSizes[i]) / Strides[i] + 1;
}

DimensionCount

Tür: UINT

Giriş tensor InputTensor'ın uzamsal boyutlarının sayısıdır ve bu sayı, kayan pencere WindowSize'in boyut sayısına da karşılık gelir. Bu değer Strides, StartPadding ve EndPadding dizilerinin boyutunu da belirler. InputTensor 4B olduğunda 2, 5B tensor olduğunda 3 olarak ayarlanmalıdır.

Strides