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DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC

構造体
サイズx64: 72 バイト / x86: 36 バイト

サイズ=各フィールドのバイト数(x64/x86 で異なる場合は x64/x86 と併記)。x64/x86 列=フィールドのバイトオフセット(HSPで dupptr / lpoke / wpoke 等に使用)。

フィールド

フィールドサイズx64x86説明
InputTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+0+0入力データを格納するテンソルです。
ScaleTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+8+4Scale データを格納するテンソルです。
BiasTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+16+8Bias データを格納するテンソルです。
FusedAddTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+24+12FusedActivation が指定されている場合に、その適用前に結果へ加算されるデータを格納する省略可能なテンソルです。
OutputTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+32+16結果の書き込み先となるテンソルです。
OutputMeanTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+40+20入力の平均の書き込み先となるテンソルです。
OutputVarianceTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+48+24入力の分散の書き込み先となるテンソルです。
EpsilonFLOAT4+56+280 による除算を回避するために使用するイプシロン値です。
FusedActivationDML_OPERATOR_DESC*8/4+64+32正規化の後に適用する、省略可能な融合アクティベーション レイヤーです。詳細については、「Using fused operators for improved performance」を参照してください。

公式ドキュメント

入力に対してバッチ正規化を実行します。この演算子は次の計算を実行します: Output = FusedActivation(Scale * ((Input - Mean) / sqrt(Variance + Epsilon)) + Bias + FusedAdd)

ScaleTensor および BiasTensor の任意の次元は 1 に設定でき、その場合は自動的にブロードキャストされて InputTensor に一致します。それ以外の場合は、InputTensor の対応する次元のサイズと等しくなければなりません。MeanTensor および VarianceTensor は、ScaleTensorBiasTensor のサイズが 1 である次元の集合にわたって、入力から計算されます。

出典・ライセンス: 上記「公式ドキュメント」の内容は Microsoft の Win32 API ドキュメント(MicrosoftDocs/sdk-api)を日本語に翻訳・改変したものです。© Microsoft Corporation. CC BY 4.0 で提供。
Microsoft 公式リファレンス: 英語 (en-us) · 日本語 (ja-jp) · 原文ソース (GitHub)

各言語での定義

#include <windows.h>

// DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC  (x64 72 / x86 36 バイト)
typedef struct DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC {
    DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    DML_TENSOR_DESC* ScaleTensor;
    DML_TENSOR_DESC* BiasTensor;
    DML_TENSOR_DESC* FusedAddTensor;
    DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    DML_TENSOR_DESC* OutputMeanTensor;
    DML_TENSOR_DESC* OutputVarianceTensor;
    FLOAT Epsilon;
    DML_OPERATOR_DESC* FusedActivation;
} DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC;
using System;
using System.Runtime.InteropServices;

[StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet = CharSet.Unicode)]
public struct DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC
{
    public IntPtr InputTensor;
    public IntPtr ScaleTensor;
    public IntPtr BiasTensor;
    public IntPtr FusedAddTensor;
    public IntPtr OutputTensor;
    public IntPtr OutputMeanTensor;
    public IntPtr OutputVarianceTensor;
    public float Epsilon;
    public IntPtr FusedActivation;
}
Imports System.Runtime.InteropServices

<StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet:=CharSet.Unicode)>
Public Structure DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC
    Public InputTensor As IntPtr
    Public ScaleTensor As IntPtr
    Public BiasTensor As IntPtr
    Public FusedAddTensor As IntPtr
    Public OutputTensor As IntPtr
    Public OutputMeanTensor As IntPtr
    Public OutputVarianceTensor As IntPtr
    Public Epsilon As Single
    Public FusedActivation As IntPtr
End Structure
import ctypes
from ctypes import wintypes

class DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC(ctypes.Structure):
    _fields_ = [
        ("InputTensor", ctypes.c_void_p),
        ("ScaleTensor", ctypes.c_void_p),
        ("BiasTensor", ctypes.c_void_p),
        ("FusedAddTensor", ctypes.c_void_p),
        ("OutputTensor", ctypes.c_void_p),
        ("OutputMeanTensor", ctypes.c_void_p),
        ("OutputVarianceTensor", ctypes.c_void_p),
        ("Epsilon", ctypes.c_float),
        ("FusedActivation", ctypes.c_void_p),
    ]
#[repr(C)]
pub struct DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC {
    pub InputTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub ScaleTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub BiasTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub FusedAddTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub OutputTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub OutputMeanTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub OutputVarianceTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub Epsilon: f32,
    pub FusedActivation: *mut core::ffi::c_void,
}
import "golang.org/x/sys/windows"

type DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC struct {
	InputTensor uintptr
	ScaleTensor uintptr
	BiasTensor uintptr
	FusedAddTensor uintptr
	OutputTensor uintptr
	OutputMeanTensor uintptr
	OutputVarianceTensor uintptr
	Epsilon float32
	FusedActivation uintptr
}
type
  DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC = record
    InputTensor: Pointer;
    ScaleTensor: Pointer;
    BiasTensor: Pointer;
    FusedAddTensor: Pointer;
    OutputTensor: Pointer;
    OutputMeanTensor: Pointer;
    OutputVarianceTensor: Pointer;
    Epsilon: Single;
    FusedActivation: Pointer;
  end;
const DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC = extern struct {
    InputTensor: ?*anyopaque,
    ScaleTensor: ?*anyopaque,
    BiasTensor: ?*anyopaque,
    FusedAddTensor: ?*anyopaque,
    OutputTensor: ?*anyopaque,
    OutputMeanTensor: ?*anyopaque,
    OutputVarianceTensor: ?*anyopaque,
    Epsilon: f32,
    FusedActivation: ?*anyopaque,
};
type
  DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC {.bycopy.} = object
    InputTensor: pointer
    ScaleTensor: pointer
    BiasTensor: pointer
    FusedAddTensor: pointer
    OutputTensor: pointer
    OutputMeanTensor: pointer
    OutputVarianceTensor: pointer
    Epsilon: float32
    FusedActivation: pointer
struct DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC
{
    void* InputTensor;
    void* ScaleTensor;
    void* BiasTensor;
    void* FusedAddTensor;
    void* OutputTensor;
    void* OutputMeanTensor;
    void* OutputVarianceTensor;
    float Epsilon;
    void* FusedActivation;
}

HSP用 定義

HSP3.7/3.8 は構造体機能が無いため4byte整数配列(dim)+peek/poke で操作(32/64bitでサイズ・位置が異なる場合はタブで分割)。IronHSP は NSTRUCT(#defstruct/stdim/->)で32/64bit共通。

; HSP3.7/3.8 は構造体機能が無いため、4byte整数の配列変数で操作します。(x86 レイアウト)
; DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC サイズ: 36 バイト(x86)
dim st, 9    ; 4byte整数×9(構造体サイズ 36 / 4 切り上げ)
; InputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+0, 4byte)  varptr(st)+0 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; ScaleTensor : DML_TENSOR_DESC* (+4, 4byte)  varptr(st)+4 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; BiasTensor : DML_TENSOR_DESC* (+8, 4byte)  varptr(st)+8 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; FusedAddTensor : DML_TENSOR_DESC* (+12, 4byte)  varptr(st)+12 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; OutputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+16, 4byte)  varptr(st)+16 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; OutputMeanTensor : DML_TENSOR_DESC* (+20, 4byte)  varptr(st)+20 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; OutputVarianceTensor : DML_TENSOR_DESC* (+24, 4byte)  varptr(st)+24 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; Epsilon : FLOAT (+28, 4byte)  st.7 = 値  /  値 = st.7   (lpoke/lpeek も可)
; FusedActivation : DML_OPERATOR_DESC* (+32, 4byte)  varptr(st)+32 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; ※4byte境界の整数は添字 st.N(N=オフセット/4)で読み書き可。それ以外は peek/poke 系を使用。
; HSP3.7/3.8 は構造体機能が無いため、4byte整数の配列変数で操作します。(x64 レイアウト)
; DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC サイズ: 72 バイト(x64)
dim st, 18    ; 4byte整数×18(構造体サイズ 72 / 4 切り上げ)
; InputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+0, 8byte)  varptr(st)+0 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; ScaleTensor : DML_TENSOR_DESC* (+8, 8byte)  varptr(st)+8 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; BiasTensor : DML_TENSOR_DESC* (+16, 8byte)  varptr(st)+16 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; FusedAddTensor : DML_TENSOR_DESC* (+24, 8byte)  varptr(st)+24 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; OutputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+32, 8byte)  varptr(st)+32 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; OutputMeanTensor : DML_TENSOR_DESC* (+40, 8byte)  varptr(st)+40 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; OutputVarianceTensor : DML_TENSOR_DESC* (+48, 8byte)  varptr(st)+48 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; Epsilon : FLOAT (+56, 4byte)  st.14 = 値  /  値 = st.14   (lpoke/lpeek も可)
; FusedActivation : DML_OPERATOR_DESC* (+64, 8byte)  varptr(st)+64 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; ※4byte境界の整数は添字 st.N(N=オフセット/4)で読み書き可。それ以外は peek/poke 系を使用。
; IronHSP は NSTRUCT(構造体)をサポート。32bit/64bit どちらでも同じコードで動作します。
#defstruct global DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC
    #field intptr InputTensor
    #field intptr ScaleTensor
    #field intptr BiasTensor
    #field intptr FusedAddTensor
    #field intptr OutputTensor
    #field intptr OutputMeanTensor
    #field intptr OutputVarianceTensor
    #field float Epsilon
    #field intptr FusedActivation
#endstruct

stdim st, DML_BATCH_NORMALIZATION_TRAINING_OPERATOR_DESC        ; NSTRUCT 変数を確保
st->Epsilon = 100
mes "Epsilon=" + st->Epsilon