DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Artikel
02/29/2024

Löst jedes Element von InputTensor auf die Leistung von Exponent aus, und platziert das Ergebnis im entsprechenden Element von OutputTensor.

f(x) = pow(x, Exponent)

Negative Basen werden für integrale Exponenten unterstützt, andernfalls gibt dieser Operator NaN zurück.

Dieser Operator unterstützt die direkte Ausführung, was bedeutet, dass OutputTensor während der Bindung den Alias InputTensor verwenden darf.

Syntax

struct DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  const DML_SCALE_BIAS  *ScaleBias;
  FLOAT                 Exponent;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Eingabe tensor, aus dem gelesen werden soll.

OutputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Ausgabe tensor, in den die Ergebnisse geschrieben werden sollen.

ScaleBias

Typ: _Maybenull_ const DML_SCALE_BIAS*

Eine optionale Skalierung und Verzerrung, die auf die Eingabe angewendet werden sollen. Falls vorhanden, hat dies den Effekt, dass die Funktion g(x) = x * scale + bias auf jedes Eingabeelement angewendet wird, bevor dieser Operator erstellt wird.

Exponent

Typ: FLOAT

Der Exponent, an den alle Eingaben ausgelöst werden.

Hinweise

Sehen Sie sich auch den POW-Operator DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC an, der einen zweiten Tensor als Exponenten akzeptiert.

Anforderungen

Anforderung	Wert
Header	directml.h

Weitere Informationen

DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_1_0eingeführt.

Tensoreinschränkungen

InputTensor und OutputTensor müssen denselben DataType, DimensionCount und Sizes aufweisen.

Tensorunterstützung

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 und höher

Tensor	Variante	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Ausgabe	1 bis 8	FLOAT32, FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_1_0 und höher

Tensor	Variante	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	4	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Ausgabe	4	FLOAT32, FLOAT16

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