DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC 結構 (directml.h)

計算由ExponentTensor對應元素乘冪引發的InputTensor每個元素，並將結果放入OutputTensor的對應元素中。

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

雖然資料類型仍然可以是 float) ，但整數 (值的指數仍支援負數基底，否則這個運算子會傳回 NaN。

當輸入 tensor 和指數張量兩者都有整數資料類型時，這個運算子會保證確切的結果。

此運算子支援就地執行，這表示 OutputTensor 可在系結期間將 InputTensor 別名化。

語法

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;
};

成員

InputTensor

類型：const DML_TENSOR_DESC*

包含輸入值的張量。

ExponentTensor

類型：const DML_TENSOR_DESC*

包含指數值的張量。

OutputTensor

類型：const DML_TENSOR_DESC*

要寫入結果的輸出張量。

ScaleBias

類型：_Maybenull_ const DML_SCALE_BIAS*

要套用至輸入的選擇性縮放比例和偏差。 如果存在，這會在計算這個運算子之前，將函 g(x) = x * scale + bias 式套用至每個 輸入 元素的效果。

備註

在 之前 DML_FEATURE_LEVEL_3_0 ， ExponentTensor必須 符合 InputTensor的類型。

如需接受 FLOAT 指數常數的 POW 運算子，請參閱DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC。

可用性

這個運算子是在 中 DML_FEATURE_LEVEL_1_0 引進的。

Tensor 條件約束

• ExponentTensor、 InputTensor 和OutputTensor 必須具有相同的 DimensionCount 和 Sizes。
• InputTensor 和 OutputTensor 必須具有相同 的 DataType。

Tensor 支援

DML_FEATURE_LEVEL_3_0和更新版本

張	種類	支援的維度計數	支援的資料類型
InputTensor	輸入	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8
ExponentTensor	輸入	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8
OutputTensor	輸出	1 到 8	FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_1_0和更新版本

張	種類	支援的維度計數	支援的資料類型
InputTensor	輸入	4	FLOAT32、FLOAT16
ExponentTensor	輸入	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	輸出	4	FLOAT32、FLOAT16

需求

標頭	directml.h

另請參閱

DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC