Win32 API 日本語リファレンス
ホーム › AI.MachineLearning.DirectML › DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC

DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC

構造体
📘 Microsoft Learn (日本語) · English
サイズx64: 32 バイト / x86: 16 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

フィールド型サイズx64x86説明
InputTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+0+0入力を格納するテンソルです。
ScaleTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+8+4

スケールを格納するテンソルです。

メモ

スケール値が 0 の場合、動作は未定義になります。

InputTensor が INT32 の場合、ScaleTensor は FLOAT32 でなければなりません。それ以外の場合、ScaleTensor は InputTensor と同じ DataType でなければなりません。

ZeroPointTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+16+8量子化に使用するゼロ点を格納するテンソルです。
OutputTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+24+12結果の書き込み先となる出力テンソルです。

公式ドキュメント

InputTensor の各要素に対して、ScaleTensor および ZeroPointTensor の対応する要素を用いて次の線形量子化関数を実行し、結果を OutputTensor の対応する要素に格納します。

// For uint8 output, Min = 0, Max = 255
// For int8 output, Min = -128, Max = 127
f(input, scale, zero_point) = clamp(round(input / scale) + zero_point, Min, Max)

量子化とは、演算を高速化するために、より精度の低いデータ型へ変換することです。精度を犠牲にしてパフォーマンスを向上させる一般的な手法です。8 ビット値のグループは、32 ビット値のグループよりも高速に計算できます。

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_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC  (x64 32 / x86 16 バイト)
typedef struct DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC {
    DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    DML_TENSOR_DESC* ScaleTensor;
    DML_TENSOR_DESC* ZeroPointTensor;
    DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
} DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC;
using System;
using System.Runtime.InteropServices;

[StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet = CharSet.Unicode)]
public struct DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC
{
    public IntPtr InputTensor;
    public IntPtr ScaleTensor;
    public IntPtr ZeroPointTensor;
    public IntPtr OutputTensor;
}
Imports System.Runtime.InteropServices

<StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet:=CharSet.Unicode)>
Public Structure DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC
    Public InputTensor As IntPtr
    Public ScaleTensor As IntPtr
    Public ZeroPointTensor As IntPtr
    Public OutputTensor As IntPtr
End Structure
import ctypes
from ctypes import wintypes

class DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC(ctypes.Structure):
    _fields_ = [
        ("InputTensor", ctypes.c_void_p),
        ("ScaleTensor", ctypes.c_void_p),
        ("ZeroPointTensor", ctypes.c_void_p),
        ("OutputTensor", ctypes.c_void_p),
    ]
#[repr(C)]
pub struct DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC {
    pub InputTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub ScaleTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub ZeroPointTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub OutputTensor: *mut core::ffi::c_void,
}
import "golang.org/x/sys/windows"

type DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC struct {
	InputTensor uintptr
	ScaleTensor uintptr
	ZeroPointTensor uintptr
	OutputTensor uintptr
}
type
  DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC = record
    InputTensor: Pointer;
    ScaleTensor: Pointer;
    ZeroPointTensor: Pointer;
    OutputTensor: Pointer;
  end;
const DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC = extern struct {
    InputTensor: ?*anyopaque,
    ScaleTensor: ?*anyopaque,
    ZeroPointTensor: ?*anyopaque,
    OutputTensor: ?*anyopaque,
};
type
  DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC {.bycopy.} = object
    InputTensor: pointer
    ScaleTensor: pointer
    ZeroPointTensor: pointer
    OutputTensor: pointer
struct DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC
{
    void* InputTensor;
    void* ScaleTensor;
    void* ZeroPointTensor;
    void* OutputTensor;
}

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_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC サイズ: 16 バイト(x86)
dim st, 4    ; 4byte整数×4(構造体サイズ 16 / 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)
; ZeroPointTensor : DML_TENSOR_DESC* (+8, 4byte)  varptr(st)+8 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; OutputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+12, 4byte)  varptr(st)+12 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_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC サイズ: 32 バイト(x64)
dim st, 8    ; 4byte整数×8(構造体サイズ 32 / 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)
; ZeroPointTensor : DML_TENSOR_DESC* (+16, 8byte)  varptr(st)+16 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; OutputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+24, 8byte)  varptr(st)+24 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_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC
    #field intptr InputTensor
    #field intptr ScaleTensor
    #field intptr ZeroPointTensor
    #field intptr OutputTensor
#endstruct

stdim st, DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC        ; NSTRUCT 変数を確保