structure DML_ELEMENT_WISE_CONSTANT_POW_OPERATOR_DESC (directml.h)
Élève chaque élément d’InputTensor à la puissance d’Exponent, en plaçant le résultat dans l’élément correspondant de OutputTensor.
f(x) = pow(x, Exponent)
Les bases négatives sont prises en charge pour les exposants intégraux, sinon cet opérateur retourne NaN.
Cet opérateur prend en charge l’exécution sur place, ce qui signifie que OutputTensor est autorisé à alias InputTensor pendant la liaison.
Syntaxe
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;
};
Membres
InputTensor
Type : const DML_TENSOR_DESC*
Tenseur d’entrée à partir duquel lire.
OutputTensor
Type : const DML_TENSOR_DESC*
Tenseur de sortie dans lequel écrire les résultats.
ScaleBias
Type : _Maybenull_ const DML_SCALE_BIAS*
Mise à l’échelle et biais facultatifs à appliquer à l’entrée. Le cas échéant, cela a pour effet d’appliquer la fonction g(x) = x * scale + bias
à chaque élément d’entrée avant de calculer cet opérateur.
Exponent
Type : FLOAT
Exposant vers lequel toutes les entrées seront générées.
Remarques
Consultez également l’opérateur POW DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC, qui accepte un deuxième tenseur comme exposants.
Configuration requise
Condition requise | Valeur |
---|---|
En-tête | directml.h |
Voir aussi
DML_ELEMENT_WISE_POW_OPERATOR_DESC
Disponibilité
Cet opérateur a été introduit dans DML_FEATURE_LEVEL_1_0
.
Contraintes tensoriels
InputTensor et OutputTensor doivent avoir les mêmes DataType, DimensionCount et Sizes.
Prise en charge des tenseurs
DML_FEATURE_LEVEL_3_0 et versions ultérieures
Tenseur | Genre | Nombre de dimensions pris en charge | Types de données pris en charge |
---|---|---|---|
InputTensor | Entrée | 1 à 8 | FLOAT32, FLOAT16 |
OutputTensor | Sortie | 1 à 8 | FLOAT32, FLOAT16 |
DML_FEATURE_LEVEL_1_0 et versions ultérieures
Tenseur | Genre | Nombre de dimensions pris en charge | Types de données pris en charge |
---|---|---|---|
InputTensor | Entrée | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
OutputTensor | Sortie | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |