estrutura DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC (directml.h)

Copia todo o tensor de entrada para a saída e, em seguida, substitui os índices selecionados com valores correspondentes do tensor de atualizações. Esse operador executa o pseudocódigo a seguir, em que "..." representa uma série de coordenadas, com o comportamento exato determinado pelo eixo e pelo tamanho dos índices.

output = input
output[indices[...]] = updates[...]

Se dois índices de elemento de saída se sobrepõem (o que é inválido), não há nenhuma garantia de qual última gravação vencerá.

Sintaxe

struct DML_SCATTER_ND_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *IndicesTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *UpdatesTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  InputDimensionCount;
  UINT                  IndicesDimensionCount;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor do qual ler.

IndicesTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os índices. O DimensionCount deste tensor deve corresponder a InputTensor.DimensionCount. A última dimensão do IndicesTensor é, na verdade, o número de coordenadas por tupla de índice e não deve exceder InputTensor.DimensionCount. Por exemplo, um tensor de tamanho {1,4,5,2} de índices com IndicesDimensionCount = 3 significa uma matriz 4x5 de tuplas de coordenadas de 2 valores que indexam em InputTensor.

DML_FEATURE_LEVEL_3_0A partir do , esse operador dá suporte a valores de índice negativos ao usar um tipo integral assinado com esse tensor. Índices negativos são interpretados como sendo relativos ao final da respectiva dimensão. Por exemplo, um índice de -1 refere-se ao último elemento nessa dimensão.

UpdatesTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os novos valores para substituir os valores de entrada existentes nos índices correspondentes. O DimensionCount deste tensor deve corresponder a InputTensor.DimensionCount. Os UpdatesTensor.Sizes esperados são a concatenação dos segmentos líderes IndicesTensor.Sizes e InputTensor.Sizes à direita para produzir o seguinte.

indexTupleSize = IndicesTensor.Sizes[IndicesTensor.DimensionCount - 1]
UpdatesTensor.Sizes = [
    1...,
    IndicesTensor.Sizes[(IndicesTensor.DimensionCount - IndicesDimensionCount) .. (IndicesTensor.DimensionCount - 1)],
    InputTensor.Sizes[(InputTensor.DimensionCount - indexTupleSize) .. InputTensor.DimensionCount]
]

As dimensões são alinhadas à direita, com 1 valores à esquerda, se necessário, para satisfazer UpdatesTensor.DimensionCount.

Veja um exemplo.

InputTensor.Sizes = [3,4,5,6,7]
InputDimensionCount = 5
IndicesTensor.Sizes = [1,1, 1,2,3]
IndicesDimensionCount = 3 // can be thought of as a [1,2] array of 3-coordinate tuples

// The [1,2] comes from the indices tensor (ignoring last dimension, which is the tuple size),
// and the [6,7] comes from input tensor, ignoring the first 3 dimensions
// since the index tuples are 3 elements (from the indices tensor last dimension).
UpdatesTensor.Sizes = [1, 1,2,6,7]

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor no qual gravar os resultados. Os Tamanhos e o DataType deste tensor devem corresponder a InputTensor.Sizes.

InputDimensionCount

Tipo: UINT

O número de dimensões de entrada reais no InputTensor depois de ignorar quaisquer irrelevantes à esquerda, variando [1, InputTensor.DimensionCount). Por exemplo, considerando InputTensor.Sizes = {1,1,4,6} e InputDimensionCount = 3, os índices significativos reais são {1,4,6}.

IndicesDimensionCount

Tipo: UINT

O número de dimensões de índice reais no IndicesTensor depois de ignorar quaisquer irrelevantes à esquerda, variando [1, IndicesTensor.DimensionCount). Por exemplo, considerando IndicesTensor.Sizes = {1,1,4,6} e IndicesDimensionCount = 3, os índices significativos reais são {1,4,6}.

Exemplos

InputTensor: (Sizes:{8}, DataType:FLOAT32)
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

IndicesTensor: (Sizes:{4,1}, DataType:FLOAT32)
    [[4], [3], [1], [7]]

UpdatesTensor: (Sizes:{4}, DataType:FLOAT32)
    [9, 10, 11, 12]

// output = input
// output[indices[x, 0]] = updates[x]
OutputTensor: (Sizes:{8}, DataType:FLOAT32)
    [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Disponibilidade

Esse operador foi introduzido em DML_FEATURE_LEVEL_2_1.

Restrições do Tensor

• IndicesTensor, InputTensor, OutputTensor e UpdatesTensor devem ter a mesma DimensionCount.
• InputTensor, OutputTensor e UpdatesTensor devem ter o mesmo DataType.

Suporte ao Tensor

DML_FEATURE_LEVEL_4_1 e superior

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 e superior

DML_FEATURE_LEVEL_2_1 e superior

Requisitos