DirectML

DirectML テクノロジの概要。

DirectML を開発するには、次のヘッダーが必要です。

• directml.h

このテクノロジのプログラミング ガイダンスについては、次を参照してください。

• DirectML

列挙型

DML_AXIS_DIRECTION 演算子の指定した軸に沿った操作の方向を指定する定数を定義します (例: summation、top-k 要素の選択、最小要素の選択)。
DML_BINDING_TYPE バインドの説明 (DML_BINDING_DESC構造体) によって参照されるリソースの性質を指定する定数を定義します。
DML_CONVOLUTION_DIRECTION DirectML 畳み込み演算子の方向を指定する定数を定義します (DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC構造体で説明します)。
DML_CONVOLUTION_MODE DirectML 畳み込み演算子のモードを指定する定数を定義します (DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC構造体で説明します)。
DML_CREATE_DEVICE_FLAGS DMLCreateDevice に追加のデバイス作成オプションを提供します。 値は、ビットごとの OR の組み合わせにすることができます。
DML_DEPTH_SPACE_ORDER DirectML 演算子DML_OPERATOR_DEPTH_TO_SPACE1および DML_OPERATOR_SPACE_TO_DEPTH1 に適用される変換を制御する定数 を定義します。
DML_EXECUTION_FLAGS 演算子の実行を制御するためのオプションを DirectML に提供します。 これらのフラグは、一度に複数のフラグを指定するために、ビットごとの OR を組み合わせて使用できます。
DML_FEATURE DirectML デバイスからクエリを実行できる一連のオプション機能を定義します。
DML_FEATURE_LEVEL DirectML 機能レベルを指定する定数を定義します。 機能レベルでは、DirectML でサポートされる幅広い機能を定義します。
DML_GRAPH_EDGE_TYPE グラフ エッジの種類を指定する定数を定義します。 この列挙体の使用方法については、「 DML_GRAPH_EDGE_DESC 」を参照してください。
DML_GRAPH_NODE_TYPE グラフ ノードの種類を指定する定数を定義します。 この列挙体の使用方法については、「 DML_GRAPH_NODE_DESC 」を参照してください。
DML_INTERPOLATION_MODE DirectML アップサンプル 2-D 演算子のモードを指定する定数を定義します (DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC構造体で説明します)。
DML_MATRIX_TRANSFORM DirectML テンソルに適用する行列変換を指定する定数を定義します。
DML_OPERATOR_TYPE 演算子の説明の型を定義します。
DML_PADDING_MODE DirectML pad 演算子のモードを指定する定数を定義します (DML_PADDING_OPERATOR_DESC構造体で説明します)。
DML_RANDOM_GENERATOR_TYPE ランダム乱数ジェネレーターの種類を指定する定数を定義します。
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION 繰り返される DirectML 演算子の方向を指定する定数を定義します。
DML_REDUCE_FUNCTION DirectML reduce 演算子に使用する特定の削減アルゴリズムを指定する定数を定義します (DML_REDUCE_OPERATOR_DESC構造体で説明します)。
DML_TENSOR_DATA_TYPE テンソル内の値のデータ型を指定します。 DirectML 演算子は、すべてのデータ型をサポートしているわけではありません。サポートされているデータ型については、各特定の演算子のドキュメントを参照してください。
DML_TENSOR_FLAGS テンソルの説明に追加のオプションを指定します。 値は、ビットごとの OR の組み合わせにすることができます。
DML_TENSOR_TYPE テンソルの説明の種類を識別します。

関数

BindInputs 一連のリソースを入力テンソルとしてバインドします。
BindOutputs 一連のリソースを出力テンソルとしてバインドします。
BindPersistentResource バッファーを永続的なリソースとしてバインドします。 IDMLDispatchable::GetBindingProperties を呼び出すことで、このバッファー範囲の必要なサイズを確認できます。
BindTemporaryResource 一時的なスクラッチ メモリとして使用するバッファーをバインドします。 IDMLDispatchable::GetBindingProperties を呼び出すことで、このバッファー範囲の必要なサイズを確認できます。
CheckFeatureSupport DirectML デバイスでサポートされているオプションの機能に関する情報を取得します。
CompileGraph DirectML 演算子のグラフを、GPU にディスパッチできるオブジェクトにコンパイルします。
CompileOperator GPU にディスパッチできるオブジェクトに演算子をコンパイルします。
CreateBindingTable バインド テーブルを作成します。これは、リソース (テンソルなど) をパイプラインにバインドするために使用できるオブジェクトです。
CreateCommandRecorder DirectML コマンド レコーダーを作成します。
CreateOperator DirectML 演算子を作成します。
CreateOperatorInitializer コンパイルされた演算子を初期化するために使用できるオブジェクトを作成します。
DMLCreateDevice 特定の Direct3D 12 デバイスの DirectML デバイスを作成します。 (DMLCreateDevice)
DMLCreateDevice1 特定の Direct3D 12 デバイスの DirectML デバイスを作成します。 (DMLCreateDevice1)
Evict GPU メモリから 1 つ以上のページング可能なオブジェクトを削除します。 IDMLDevice::MakeResident も参照してください。
GetBindingProperties ディスパッチ可能なオブジェクト (演算子初期化子、またはコンパイルされた演算子) のバインド プロパティを取得します。
GetDevice このオブジェクトの作成に使用された DirectML デバイスを取得します。
GetDeviceRemovedReason DirectML デバイスが削除された理由を取得します。
GetParentDevice この DirectML デバイスの作成に使用された Direct3D 12 デバイスを取得します。
GetPrivateData DirectML デバイス オブジェクトからアプリケーション定義データを取得します。
MakeResident 1 つ以上のページング可能なオブジェクトが GPU メモリに常駐します。 「IDMLDevice::Evict」も参照してください。
RecordDispatch ディスパッチ可能なオブジェクト (演算子初期化子、またはコンパイルされた演算子) の実行をコマンド リストに記録します。
リセット バインディング テーブルをリセットして、別の演算子または初期化子の可能性がある記述子の新しい範囲をラップします。 これにより、バインド テーブルを動的に再利用できます。
リセット 新しい演算子セットの初期化を処理するように初期化子をリセットします。
SetMuteDebugOutput DirectML が ID3D12InfoQueue にメッセージを送信しないようにミュートするかどうかを決定します。
SetName 名前を DirectML デバイス オブジェクトに関連付けます。 この名前は、デバッグ診断とツールで使用します。
SetPrivateData アプリケーション定義データを DirectML デバイス オブジェクトに設定し、そのデータをアプリケーション定義 GUID に関連付けます。
SetPrivateDataInterface IUnknown 派生インターフェイスを DirectML デバイス オブジェクトに関連付け、そのインターフェイスをアプリケーション定義 GUID に関連付けます。

インターフェイス

IDMLBindingTable アプリケーションマネージド記述子ヒープの範囲をラップし、DirectML によってリソースのバインドを作成するために使用されます。 このオブジェクトを作成するには、IDMLDevice::CreateBindingTable を呼び出します。
IDMLCommandRecorder DirectML 作業のディスパッチを Direct3D 12 コマンド リストに記録します。
IDMLCompiledOperator GPU での実行に適した、コンパイルされた効率的な演算子の形式を表します。 このオブジェクトを作成するには、IDMLDevice::CompileOperator を呼び出します。
IDMLDebugDevice DirectML デバッグ レイヤーを制御します。
IDMLDevice 演算子、バインド テーブル、コマンド レコーダー、およびその他のオブジェクトを作成するために使用される DirectML デバイスを表します。 (IDMLDevice)
IDMLDevice1 演算子、バインド テーブル、コマンド レコーダー、およびその他のオブジェクトを作成するために使用される DirectML デバイスを表します。 (IDMLDevice1)
IDMLDeviceChild DirectML デバイスから作成されたすべてのオブジェクトによって実装されるインターフェイス。
IDMLDispatchable IDMLCommandRecorder::RecordDispatch を使用して、GPU でディスパッチするためにコマンド リストに記録できるオブジェクトによって実装されます。
IDMLObject IDMLDevice と IDMLDeviceChild が直接継承するインターフェイス (および他のすべてのインターフェイスは間接的)。
IDMLOperator DirectML 演算子を表します。
IDMLOperatorInitializer コンパイルされた演算子を初期化することを目的とする特殊なオブジェクトを表します。 このオブジェクトのインスタンスを作成するには、IDMLDevice::CreateOperatorInitializer を呼び出します。
IDMLPageable GPU メモリから削除できるオブジェクトによって実装されるため、IDMLDevice::Evict と IDMLDevice::MakeResident に指定できます。

構造体

DML_ACTIVATION_CELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して継続的に異なる指数線形単位 (CELU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_ELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して指数線形単位 (ELU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARD_SIGMOID_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してハード sigmoid 関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_HARDMAX_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に対して hardmax 関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_IDENTITY_OPERATOR_DESC ID のアクティブ化を実行し、 InputTensor のすべての要素を OutputTensor の対応する要素に効果的にコピーします。
DML_ACTIVATION_LEAKY_RELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してリークの修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_LINEAR_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して線形アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_LOG_SOFTMAX_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に対して (自然な) softmax アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_PARAMETERIZED_RELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してパラメーター化された修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してパラメトリック softplus アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。 (DML_ACTIVATION_PARAMETRIC_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_RELU_GRAD_OPERATOR_DESC 修正された線形単位 (ReLU) のバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_ACTIVATION_RELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SCALED_ELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してスケーリングされた指数線形単位 (ELU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SCALED_TANH_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してスケーリングされた双曲線正接アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SHRINK_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して圧縮アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SIGMOID_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して sigmoid 関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SOFTMAX_OPERATOR_DESC InputTensor で softmax アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してパラメトリック softplus アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。 (DML_ACTIVATION_SOFTPLUS_OPERATOR_DESC)
DML_ACTIVATION_SOFTSIGN_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して softsign 関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_TANH_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対して双曲線正接アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ACTIVATION_THRESHOLDED_RELU_OPERATOR_DESC InputTensor 内のすべての要素に対してしきい値修正された線形単位 (ReLU) アクティブ化関数を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ADAM_OPTIMIZER_OPERATOR_DESC Adam (ADAptive Moment 推定) アルゴリズムに基づいて、指定されたグラデーションを使用して、更新された重み (パラメーター) を計算します。 この演算子はオプティマイザーであり、通常、勾配降下を実行するためにトレーニング ループの重み更新ステップで使用されます。
DML_ARGMAX_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最大値要素のインデックスを出力します。
DML_ARGMIN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つ以上の次元内の最小値要素のインデックスを出力します。
DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC 平均プールのバックプロパティ のグラデーションを計算します ( 「DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC」を参照)。
DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体の値を平均化します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC バッチ正規化のバックプロパティ のグラデーションを計算します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC DML_BATCH_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、入力に対してバッチ正規化を実行します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_GRAD_OPERATOR_DESC バッチ正規化トレーニングのバックプロパティ の勾配を計算します。
DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、入力に対してバッチ正規化を実行します。
DML_BINDING_DESC IDMLBindingTable メソッドの 1 つを呼び出してバインド テーブルに追加できるように、バインドの説明を格納します。
DML_BINDING_PROPERTIES 特定のコンパイル済み演算子または演算子初期化子のバインド要件に関する情報が含まれます。 この構造体は、IDMLDispatchable::GetBindingProperties から取得されます。
DML_BINDING_TABLE_DESC IDMLDevice::CreateBindingTable および IDMLBindingTable::Reset にパラメーターを指定します。
DML_BUFFER_ARRAY_BINDING 個々のバッファー バインドの配列であるリソース バインドを指定します。
DML_BUFFER_BINDING Direct3D 12 バッファー内のバイト範囲で記述されるリソース バインドを指定します。これは、ID3D12Resource へのオフセットとサイズで表されます。
DML_BUFFER_TENSOR_DESC Direct3D 12 バッファー リソースに格納されるテンソルについて説明します。
DML_CAST_OPERATOR_DESC 入力の各要素を出力テンソルのデータ型にキャストし、結果を出力の対応する要素に格納します。
DML_CONVOLUTION_INTEGER_OPERATOR_DESC InputTensor を使用して FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、整数データに対して前方畳み込みを実行します。
DML_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC InputTensor を使用して FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、多数の標準的な畳み込み構成をサポートしています。
DML_CUMULATIVE_PRODUCT_OPERATOR_DESC 軸に沿ってテンソルの要素を乗算し、製品の実行中の集計を出力テンソルに書き込みます。
DML_CUMULATIVE_SUMMATION_OPERATOR_DESC 軸に沿ってテンソルの要素を合計し、合計の実行中の集計を出力テンソルに書き込みます。
DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 演算子は入力テンソルのコピーを出力します。この場合、奥行きディメンションの値は空間ブロック内で高さと幅の次元に移動されます。 (DML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESC)
DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 演算子は入力テンソルのコピーを出力します。この場合、奥行きディメンションの値は空間ブロック内で高さと幅の次元に移動されます。 (DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC)
DML_DIAGONAL_MATRIX_OPERATOR_DESC 主対角線上に 1 つ (またはその他の明示的な値) を持ち、それ以外の場所ではゼロを使用して、ID に似た行列を生成します。
DML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC InputTensor を量子化するために必要な量子化スケールとゼロ ポイント値を計算し、その量子化を適用して OutputTensor に結果を書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_ABS_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の絶対値を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ACOS_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素のアークコサインを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ACOSH_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の双曲線アークコサインを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC ATensor 内のすべての要素を BTensor の対応する要素に追加し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。 (DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC ATensor 内のすべての要素を BTensor の対応する要素に追加し、結果を OutputTensor の対応する要素に配置し、融合アクティブ化のオプションを使用します。
DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素のアークサインを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の双曲線アークサインを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素のアークタンジェントを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC ATensor と BTensor の各要素の 2 引数アークタンジェントを計算します。ここで、ATensor は Y 軸、BTensor は X 軸で、結果は OutputTensor の対応する要素に配置されます。
DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の双曲線アークタンジェントを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する各要素間でビットごとの AND を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_COUNT_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素のビットごとの母集団数 (1 に設定されたビット数) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_NOT_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素のビットごとの NOT を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_OR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する各要素間でビットごとの OR を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_LEFT_OPERATOR_DESC ATensor の各要素の論理左シフトを BTensor の対応する要素によって指定されたビット数だけ実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_SHIFT_RIGHT_OPERATOR_DESC ATensor の各要素の論理右シフトを BTensor の対応する要素によって指定されたビット数だけ実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_BIT_XOR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する各要素間でビットごとの XOR (eXclusive OR) を計算し、結果を出力テンソルに書き込みます。
DML_ELEMENT_WISE_CEIL_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の上限を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。 x の上限は、x 以上の最小の整数です。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD_OPERATOR_DESC 要素ごとのクリップのバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_GRAD1_OPERATOR_DESC 要素ごとのクリップのバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に対して次の操作を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。 この演算子は、閉じた間隔 [Min, Max] 内の入力内のすべての要素をクランプ (または制限) します。
DML_ELEMENT_WISE_CLIP1_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に対してクランプ (または制限) 操作を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素を指数の累乗に上げ、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_COS_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の三角余弦を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_COSH_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の双曲線余弦を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_DEQUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC ScaleTensor および の対応する要素に対して、InputTensor 内のすべての要素に対して次の線形デカント化関数を実行しZeroPointTensor、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_DIFFERENCE_SQUARE_OPERATOR_DESC ATensor の対応する要素から BTensor の各要素を減算し、結果をそれ自体で乗算して、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_DIVIDE_OPERATOR_DESC BTensor の対応する要素に対して ATensor の各要素の商を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ERF_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に対してガウス 誤差関数 (erf) を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_EXP_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に自然な指数関数を適用し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_FLOOR_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素のフロアを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_IDENTITY_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の ID を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_IF_OPERATOR_DESC ConditionTensor の対応する要素の値に応じて、 ATensor または BTensor から要素 を選択します。 ConditionTensor の 0 以外の要素は ATensor から選択され、値が 0 の要素は BTensor から選択されます。
DML_ELEMENT_WISE_IS_INFINITY_OPERATOR_DESC 指定された InfinityMode に応じて、IEEE-754 -inf、inf、またはその両方の InputTensor の各要素をチェックし、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_IS_NAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素について、入力が NaN (IEEE-754 で定義) の場合は 1 を返し、それ以外の場合は 0 を返します。 結果は、出力テンソルの対応する要素に配置されます。
DML_ELEMENT_WISE_LOG_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の底 e (自然) 対数を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_AND_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して論理 AND を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_EQUALS_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して論理 等号 を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して より大きい 論理を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_GREATER_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアで 以上 の論理を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して より小さい 論理を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_LESS_THAN_OR_EQUAL_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対 して 以下の論理を実行し、結果 (true の場合は 1、false の場合は 0) を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_NOT_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素に対して論理 NOT を実行し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_OR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して論理 OR を実行し、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_LOGICAL_XOR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアに対して論理 XOR (排他または) を実行し、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MAX_OPERATOR_DESC 入力テンソルから 2 つの対応する要素の大きい方を受け取り、結果を出力テンソルの対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MEAN_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアを平均化し、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MIN_OPERATOR_DESC 入力テンソルから 2 つの対応する要素の小さい方を受け取り、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_FLOOR_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素のペアごとに、Python の剰余と同じ結果で剰余を計算し、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MODULUS_TRUNCATE_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素のペアごとに C 剰余演算子を計算し、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_MULTIPLY_OPERATOR_DESC 入力テンソルの対応する要素の各ペアの積を計算し、 OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_NEGATE_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素を否定し、OutputTensor の対応する要素に結果を格納します。
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC ExponentTensor の対応する要素の累乗に上げられた InputTensor の各要素を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC ScaleTensor および の対応する要素に対して、InputTensor 内のすべての要素に対して次の線形量子化関数を実行しZeroPointTensor、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC ATensor 内のすべての要素を BTensor の対応する要素に追加し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。 (DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_RECIP_OPERATOR_DESC 入力テンソルの各要素の逆数を計算し、出力テンソルの対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_ROUND_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素を整数値に丸め、結果を OutputTensor の対応する要素に配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SIGN_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の符号を表す値を返し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SIN_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の三角関数サインを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SINH_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の双曲線サインを計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SQRT_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の平方根を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_SUBTRACT_OPERATOR_DESC ATensor の対応する要素から BTensor の各要素を減算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_TAN_OPERATOR_DESC InputTensor の各要素の三角正接を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_TANH_OPERATOR_DESC InputTensor の要素の双曲線正接を計算し、OutputTensor の対応する要素に結果を配置します。
DML_ELEMENT_WISE_THRESHOLD_OPERATOR_DESC 指定されたしきい値 Min を下回る InputTensor のすべての要素を Min に置き換えます。 結果は OutputTensor の対応する要素に配置されます。
DML_FEATURE_DATA_FEATURE_LEVELS DirectML デバイスでサポートされる機能レベルの詳細を提供します。
DML_FEATURE_DATA_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT DirectML デバイスがテンソル内の特定のデータ型をサポートするかどうかの詳細を提供します。
DML_FEATURE_QUERY_FEATURE_LEVELS DirectML デバイスに対して 1 つ以上の機能レベルのサポートを照会するために使用されます。
DML_FEATURE_QUERY_TENSOR_DATA_TYPE_SUPPORT テンソル内の特定のデータ型のサポートについて DirectML デバイスに対してクエリを実行するために使用されます。
DML_FILL_VALUE_CONSTANT_OPERATOR_DESC 指定された定数 Value でテンソルを塗りつぶ します。
DML_FILL_VALUE_SEQUENCE_OPERATOR_DESC テンソルにシーケンスを入力します。
DML_GATHER_ELEMENTS_OPERATOR_DESC インデックス テンソルを使用して入力テンソルから指定された軸に沿って要素を収集し、入力に再マップします。
DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。 (DML_GATHER_ND_OPERATOR_DESC)
DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC インデックス テンソルを使用して入力テンソルから要素を収集し、インデックスを入力のサブブロック全体に再マップします。 (DML_GATHER_ND1_OPERATOR_DESC)
DML_GATHER_OPERATOR_DESC インデックステンソルを使用して、入力テンソルから Axis に沿って要素を収集し、 インデックス を再マップします。
DML_GEMM_OPERATOR_DESC フォーム Output = FusedActivation(Alpha * TransA(A) x TransB(B) + Beta * C)の一般的な行列乗算関数を実行します。ここで x 、行列乗算を表し * 、スカラーを使用した乗算を表します。
DML_GRAPH_DESC 結合された最適化された演算子をコンパイルするために使用される DirectML 演算子のグラフについて説明します。
DML_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESCによって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続の汎用コンテナー。
DML_GRAPH_NODE_DESC DML_GRAPH_DESCによって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードの汎用コンテナー。
DML_GRU_OPERATOR_DESC 入力に対して (標準レイヤー) 1 層ゲート再帰ユニット (GRU) 関数を実行します。 この演算子は、複数のゲートを使用してこのレイヤーを実行します。 これらのゲートは、シーケンス長ディメンションと SequenceLengthsTensor によって指定されるループで複数回実行されます。
DML_INPUT_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESCによって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造は、グラフ入力から内部ノードの入力への接続を定義するために使用されます。
DML_INTERMEDIATE_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESCによって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造体は、内部ノード間の接続を定義するために使用されます。
DML_JOIN_OPERATOR_DESC 指定した軸に沿って入力テンソルの配列を連結します。
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC ローカル応答正規化のバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 入力に対してローカル応答正規化 (LRN) 関数を実行します。
DML_LP_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 入力テンソルの指定した軸に沿って Lp 正規化関数を実行します。
DML_LP_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体で Lp 正規化された値を計算します。
DML_LSTM_OPERATOR_DESC 入力に対して 1 層の長期短期メモリ (LSTM) 関数を実行します。 この演算子は、複数のゲートを使用してこのレイヤーを実行します。 これらのゲートは、シーケンス長ディメンションと SequenceLengthsTensor によって指定されるループで複数回実行されます。
DML_MATRIX_MULTIPLY_INTEGER_OPERATOR_DESC 整数データに対して行列乗算関数を実行します。
DML_MAX_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC 最大プーリングのバックプロパティ グラデーションを計算します ( 「DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC」を参照)。
DML_MAX_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素全体の最大値を計算します。
DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素の最大値を計算し、必要に応じて選択した最大値のインデックスを返します。 (DML_MAX_POOLING1_OPERATOR_DESC)
DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC 入力テンソル上のスライディング ウィンドウ内の要素の最大値を計算し、必要に応じて選択した最大値のインデックスを返します。 (DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC)
DML_MAX_UNPOOLING_OPERATOR_DESC IndexsTensor で指定されたインデックス値に従って、max プーリング操作から取得した入力テンソル InputTensor の値を出力テンソル OutputTensor に入力することで、最大プーリング操作を反転します (詳細については、「DML_MAX_POOLING_OPERATOR1_DESC」を参照してください)。 このプロセスによって変更されない出力テンソルの要素は、0 の値のままです。
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。 この演算子は、正規化を実行する入力テンソルの平均と分散を計算します。 (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC)
DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC 入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。 この演算子は、正規化を実行する入力テンソルの平均と分散を計算します。 (DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC)
DML_NONZERO_COORDINATES_OPERATOR_DESC 入力テンソルのすべてのゼロ以外の要素の N 次元座標を計算します。
DML_ONE_HOT_OPERATOR_DESC 1 つホットエンコードされた値でいっぱいのテンソルを生成します。 この演算子は、選択した軸内のすべてのシーケンスについて、そのシーケンス内の 1 つを除くすべての要素が OffValue に設定され、残りの 1 つの要素が OnValue に設定されている出力テンソルを生成します。
DML_OPERATOR_DESC 演算子の説明のジェネリック コンテナー。 DirectML 演算子は、この構造体で指定されたパラメーターを使用して構築します。 詳細については、「IDMLDevice::CreateOperator」を参照してください。
DML_OPERATOR_GRAPH_NODE_DESC DML_GRAPH_DESCによって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内のノードをデクリベします。
DML_OUTPUT_GRAPH_EDGE_DESC DML_GRAPH_DESCによって定義され、IDMLDevice1::CompileGraph に渡される DirectML 演算子のグラフ内の接続について説明します。 この構造は、内部ノードの出力からグラフ出力への接続を定義するために使用されます。
DML_PADDING_OPERATOR_DESC DML_PADDING_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、エッジに定数またはミラー化された値を持つ入力テンソルを拡張し、結果を出力に書き込みます。
DML_PADDING1_OPERATOR_DESC DML_PADDING1_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h) は、エッジに定数またはミラー化された値を持つ入力テンソルを拡張し、結果を出力に書き込みます。
DML_QUANTIZED_LINEAR_CONVOLUTION_OPERATOR_DESC InputTensor を使用して FilterTensor の畳み込みを実行します。 この演算子は、量子化されたデータに対して前方畳み込みを実行します。 この演算子は、数学的には、入力のデカンティング、コンボルビング、および出力の量子化に相当します。
DML_QUANTIZED_LINEAR_MATRIX_MULTIPLY_OPERATOR_DESC 量子化されたデータに対して行列乗算関数を実行します。 この演算子は、数学的には、入力をデカンタイズしてから行列乗算を実行し、出力を量子化することと同じです。
DML_RANDOM_GENERATOR_OPERATOR_DESC 出力テンソルに、確定的に生成された擬似ランダムな均一分散ビットを格納します。 この演算子は、必要に応じて、更新された内部ジェネレーターの状態を出力することもできます。これは、演算子の後続の実行中に使用できます。
DML_REDUCE_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つ以上のディメンション内の要素 (合計、積、最小値など) の削減を出力します。
DML_RESAMPLE_GRAD_OPERATOR_DESC Resample のバックプロパティ グラデーションを計算します ( 「DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC」を参照)。
DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC スケール ファクターを使用して変換先テンソル サイズを計算して、ソースから変換先テンソルに要素をリサンプリングします。 線形補間モードまたは最近隣補間モードを使用できます。 (DML_RESAMPLE_OPERATOR_DESC)
DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC スケール ファクターを使用して変換先テンソル サイズを計算して、ソースから変換先テンソルに要素をリサンプリングします。 線形補間モードまたは最近隣補間モードを使用できます。 (DML_RESAMPLE1_OPERATOR_DESC)
DML_REVERSE_SUBSEQUENCES_OPERATOR_DESC テンソルの 1 つ以上の サブシーケンス の要素を反転します。 反転するサブシーケンスのセットは、指定された軸とシーケンスの長さに基づいて選択されます。
DML_RNN_OPERATOR_DESC 入力に対して 1 層の単純な再帰ニューラル ネットワーク (RNN) 関数を実行します。 この関数は、多くの場合、入力ゲートと呼ばれます。 この演算子は、シーケンス長ディメンションと SequenceLengthsTensor によって指定されたループで、この関数を複数回実行します。
DML_ROI_ALIGN_GRAD_OPERATOR_DESC ROI_ALIGNとROI_ALIGN1のバックプロパティ グラデーションを計算します。
DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC R-CNN のマスクに関するページで説明されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージテンソルからトリミングを抽出し、指定された補間モードを使用して OutputTensor の最後の 2 次元で指定された共通の出力サイズにサイズ変更します。
DML_ROI_ALIGN1_OPERATOR_DESC R-CNN のマスクに関するページで説明されているように、ROI アライン操作を実行します。 要約すると、操作は入力イメージテンソルからトリミングされたウィンドウを抽出し、指定された補間モードを使用して OutputTensor の最後の 2 つのディメンションで指定された共通の出力サイズにサイズ変更します。
DML_ROI_POOLING_OPERATOR_DESC 入力テンソル全体で MaxPool 関数を実行します (対象領域または ROI に応じて)。
DML_SCALAR_UNION スカラー型の和集合。
DML_SCALE_BIAS DirectML 演算子に指定されたスケール用語とバイアス項の値を格納します。 スケールとバイアスは、関数 g(x) = x * Scale + Bias を適用する効果があります。
DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きします。 (DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC)
DML_SCATTER_OPERATOR_DESC 入力テンソル全体を出力にコピーし、選択したインデックスを更新テンソルの対応する値で上書きします。 (DML_SCATTER_OPERATOR_DESC)
DML_SIZE_2D テンソル内の要素の 2-D 平面、2-D スケール、または任意の 2-D 幅/高さの値のサイズ (DirectML 演算子に提供される) を表すことができる値が含まれます。
DML_SLICE_GRAD_OPERATOR_DESC Slice のバックプロパティ グラデーションを計算します ( 「DML_SLICE1_OPERATOR_DESC」を参照)。
DML_SLICE_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つのサブ領域 ("スライス") を抽出します。 (DML_SLICE_OPERATOR_DESC)
DML_SLICE1_OPERATOR_DESC 入力テンソルの 1 つのサブ領域 ("スライス") を抽出します。 (DML_SLICE1_OPERATOR_DESC)
DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC 空間データのブロックを深さに再配置します。 演算子は、入力テンソルのコピーを出力します。この場合、高さと幅のディメンションの値は深度ディメンションに移動されます。 (DML_SPACE_TO_DEPTH_OPERATOR_DESC)
DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC 空間データのブロックを深さに再配置します。 演算子は、入力テンソルのコピーを出力します。この場合、高さと幅のディメンションの値は深度ディメンションに移動されます。 (DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESC)
DML_SPLIT_OPERATOR_DESC 軸に沿って入力テンソルを複数の出力テンソルに分割します。
DML_TENSOR_DESC DirectML テンソル記述の汎用コンテナー。
DML_TILE_OPERATOR_DESC 入力テンソルをタイリングして出力テンソルを構築します。 入力テンソルの各次元の要素は、Repeats 配列の倍数によって 繰り返 されます。
DML_TOP_K_OPERATOR_DESC InputTensor の軸に沿って各シーケンスから最大の K 要素を選択し、OutputValueTensor と OutputIndexTensor の要素の値とインデックスをそれぞれ返します。
DML_TOP_K1_OPERATOR_DESC InputTensor の軸に沿って各シーケンスから最大または最小の K 要素を選択し、OutputValueTensor と OutputIndexTensor のこれらの要素の値とインデックスをそれぞれ返します。
DML_UPSAMPLE_2D_OPERATOR_DESC 入力イメージをアップサンプリングし、結果を出力テンソルに書き込みます。 ディメンションの順序は NCHW (BatchSize、ChannelCount、Height、Width) または NCDHW (BatchSize、ChannelCount、Depth、Height、Width) にする必要がありますが、データが別の形式で格納されている場合はストライドを使用できます。
DML_VALUE_SCALE_2D_OPERATOR_DESC 要素ごとのスケールとバイアス関数 Output = Scale * Input + Biasを実行します。