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DML_LSTM_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Führt eine einschichtige LSTM-Funktion (Long Short Term Memory) für die Eingabe aus. Dieser Operator verwendet mehrere Gates, um diese Ebene auszuführen. Diese Gates werden mehrmals in einer Schleife ausgeführt, die von der Sequenzlängendimension und dem SequenceLengthsTensor diktiert werden.

Formel für die Vorwärtsrichtung

Formel für die Vorwärtsrichtung

Formel für die Rückwärtsrichtung

Gleichung für die Rückwärtsrichtung

Formellegende

Formellegende

Syntax

struct DML_LSTM_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC           *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *WeightTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *RecurrenceTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *BiasTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *HiddenInitTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *CellMemInitTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *SequenceLengthsTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *PeepholeTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputSequenceTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputSingleTensor;
  const DML_TENSOR_DESC           *OutputCellSingleTensor;
  UINT                            ActivationDescCount;
  const DML_OPERATOR_DESC         *ActivationDescs;
  DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Direction;
  float                           ClipThreshold;
  BOOL                            UseClipThreshold;
  BOOL                            CoupleInputForget;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Tensor, der die Eingabedaten enthält, X. Verpackt (und möglicherweise gepolstert) in einen 4D-Tensor mit den Größen von { 1, seq_length, batch_size, input_size }. seq_length ist die Dimension, die dem Index zugeordnet ist, t. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

WeightTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Tensor, der die Gewichtungsdaten enthält, W. Verkettung von W_[iofc] und W_B[iofc] (wenn bidirektional). Der Tensor hat die Größen { 1, num_directions, 4 * hidden_size, input_size }. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

RecurrenceTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Ein Tensor mit den Wiederholungsdaten, R. Verkettung von R_[iofc] und R_B[iofc] (wenn bidirektional). Dieser Tensor hat die Größen { 1, num_directions, 4 * hidden_size, hidden_size }. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

BiasTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor mit den Biasdaten, B. Verkettung von { W_b[iofc], R_b[iofc] }und { W_Bb[iofc], R_Bb[iofc] } (wenn bidirektional). Dieser Tensor hat die Größen { 1, 1, num_directions, 8 * hidden_size }. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig 0 Bias festgelegt. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

HiddenInitTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, der die ausgeblendeten Knoteninitialisiererdaten enthält, H_(t-1). Der Inhalt dieses Tensors wird nur für den ersten Schleifenindex t verwendet. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig 0 angegeben. Dieser Tensor hat die Größen { 1, num_directions, batch_size, hidden_size }. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

CellMemInitTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, der die Zellinitialisiererdaten enthält, C_(t-1). Der Inhalt dieses Tensors wird nur für den ersten Schleifenindex t verwendet. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig 0 angegeben. Dieser Tensor hat die Größen { 1, num_directions, batch_size, hidden_size }. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

SequenceLengthsTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, der eine unabhängige seq_length für jedes Element im Batch enthält. Wenn nicht angegeben, haben alle Sequenzen im Batch die Länge seq_length. Dieser Tensor hat die Größen { 1, 1, 1, batch_size }. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

PeepholeTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, der die Gewichtungsdaten für Gucklöcher enthält, P. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig 0 angegeben. Verkettung von P_[iof] und P_B[iof] (wenn bidirektional). Dieser Tensor hat die Größen { 1, 1, num_directions, 3 * hidden_size }. Der Tensor unterstützt das DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML-Flag nicht.

OutputSequenceTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, mit dem die Verkettung aller Zwischenausgabewerte der ausgeblendeten Knoten geschrieben werden soll, H_t. Dieser Tensor hat die Größen { seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size }. seq_length wird dem Schleifenindex t zugeordnet.

OutputSingleTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, mit dem der letzte Ausgabewert der ausgeblendeten Knoten geschrieben werden soll, H_t. Dieser Tensor hat die Größen { 1, num_directions, batch_size, hidden_size }.

OutputCellSingleTensor

Typ: _Maybenull_ const DML_TENSOR_DESC*

Ein optionaler Tensor, mit dem der letzte Ausgabewert der Zelle geschrieben werden soll, C_t. Dieser Tensor hat die Größen { 1, num_directions, batch_size, hidden_size }.

ActivationDescCount

Typ: UINT

Dieses Feld bestimmt die Größe des ActivationDescs-Arrays .

ActivationDescs

Typ: _Field_size_(ActivationDescCount) const DML_OPERATOR_DESC*

Ein Array von DML_OPERATOR_DESC , das die Beschreibungen der Aktivierungsoperatoren f(), g() und h() enthält. f(), g() und h() werden unabhängig von der Richtung definiert, was bedeutet, dass drei Aktivierungen bereitgestellt werden müssen, wenn DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_FORWARD oder DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BACKWARD in Richtung angegeben werden. Wenn DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BIDIRECTIONAL definiert ist, müssen sechs Aktivierungen bereitgestellt werden. Für bidirektionale Aktivierungen müssen f(), g() und h() für vorwärts angegeben werden, gefolgt von f(), g() und h() für rückwärts.

Direction

Typ: const DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION*

Die Richtung des Operators: vorwärts, rückwärts oder bidirektional.

ClipThreshold

Typ: float

Der Schwellenwert für den Zellclip. Das Clipping begrenzt die Elemente eines Tensors im Bereich von [-ClipThreshold, +ClipThreshold] und wird auf die Eingabe von Aktivierungen angewendet.

UseClipThreshold

Typ: BOOL

TRUE , wenn ClipThreshold verwendet werden soll. Andernfalls FALSE.

CoupleInputForget

Typ: BOOL

TRUE , wenn die Eingabe- und Vergessengates gekoppelt sein sollen. Andernfalls FALSE.

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_1_0eingeführt.

Tensoreinschränkungen

BiasTensor, CellMemInitTensor, HiddenInitTensor, InputTensor, OutputCellSingleTensor, OutputSequenceTensor, OutputSingleTensor, PeepholeTensor, RecurrenceTensor und WeightTensor müssen denselben Datentyp aufweisen.

Tensorunterstützung

Tensor Variante Unterstützte Dimensionsanzahl Unterstützte Datentypen
InputTensor Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
WeightTensor Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
RecurrenceTensor Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
BiasTensor Optionale Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
HiddenInitTensor Optionale Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
CellMemInitTensor Optionale Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
SequenceLengthsTensor Optionale Eingabe 4 UINT32
PeepholeTensor Optionale Eingabe 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputSequenceTensor Optionale Ausgabe 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputSingleTensor Optionale Ausgabe 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputCellSingleTensor Optionale Ausgabe 4 FLOAT32, FLOAT16

Anforderungen

Anforderung Wert
Header directml.h