ホーム › AI.MachineLearning.DirectML › DML_GRU_OPERATOR_DESC
DML_GRU_OPERATOR_DESC
構造体サイズ=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 | x64 | x86 | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|
| InputTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +0 | +0 | 入力データ X を格納するテンソルです。Sizes が { 1, seq_length, batch_size, input_size } である 1 つの 4D テンソルにパック (必要に応じてパディング) されます。seq_length はインデックス t にマップされるディメンションです。このテンソルは DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしません。 |
| WeightTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +8 | +4 | 重みデータ W を格納するテンソルです。W_[zrh] と (双方向の場合は) W_B[zrh] を連結したものです。このテンソルの Sizes は { 1, num_directions, 3 * hidden_size, input_size } です。このテンソルは DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしません。 |
| RecurrenceTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +16 | +8 | 再帰データ R を格納するテンソルです。R_[zrh] と (双方向の場合は) R_B[zrh] を連結したものです。このテンソルの Sizes は { 1, num_directions, 3 * hidden_size, hidden_size } です。このテンソルは DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしません。 |
| BiasTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +24 | +12 | バイアスデータ B を格納する省略可能なテンソルです。(W_b[zrh], R_b[zrh]) と (双方向の場合は) (W_Bb[zrh], R_Bb[zrh]) を連結したものです。このテンソルの Sizes は { 1, 1, num_directions, 6 * hidden_size } です。このテンソルは DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしません。 |
| HiddenInitTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +32 | +16 | 最初のループインデックス t における隠れノードの初期化テンソル H_t-1 を格納する省略可能なテンソルです。指定しない場合は既定で 0 になります。このテンソルの Sizes は { 1, num_directions, batch_size, hidden_size } です。このテンソルは DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしません。 |
| SequenceLengthsTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +40 | +20 | バッチ内の各要素に対する個別の seq_length を格納する省略可能なテンソルです。指定しない場合、バッチ内のすべてのシーケンスの長さは seq_length になります。このテンソルの Sizes は { 1, 1, 1, batch_size } です。このテンソルは DML_TENSOR_FLAG_OWNED_BY_DML フラグをサポートしません。 |
| OutputSequenceTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +48 | +24 | 隠れノードのすべての中間出力値 H_t を連結して書き込むための省略可能なテンソルです。このテンソルの Sizes は { seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size } です。seq_length はループインデックス t にマップされます。 |
| OutputSingleTensor | DML_TENSOR_DESC* | 8/4 | +56 | +28 | 隠れノードの最後の出力値 H_t を書き込むための省略可能なテンソルです。このテンソルの Sizes は { 1, num_directions, batch_size, hidden_size } です。 |
| ActivationDescCount | DWORD | 4 | +64 | +32 | このフィールドは ActivationDescs 配列のサイズを決定します。 |
| ActivationDescs | DML_OPERATOR_DESC* | 8/4 | +72 | +36 | 活性化演算子 f() および g() の記述を格納する DML_OPERATOR_DESC の配列です。f() と g() はいずれも方向とは独立に定義されます。つまり、Direction に DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_FORWARD または DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BACKWARD を指定した場合は、2 つの活性化を指定する必要があります。DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION_BIDIRECTIONAL を指定した場合は、4 つの活性化を指定する必要があります。双方向の場合、活性化は順方向の f() と g()、続いて逆方向の f() と g() の順に指定する必要があります。 |
| Direction | DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION | 4 | +80 | +40 | 演算子の方向 (順方向、逆方向、または双方向) です。 |
| LinearBeforeReset | BOOL | 4 | +84 | +44 | 隠れゲートの出力を計算する際に、リセットゲートの出力を乗算する前に線形変換を適用することを指定するには TRUE にします。それ以外の場合は FALSE です。 |
公式ドキュメント
入力に対して (標準レイヤーの) 1 層のゲート付き回帰型ユニット (GRU) 関数を実行します。この演算子は、このレイヤーを実行するために複数のゲートを使用します。これらのゲートは、シーケンス長のディメンションと SequenceLengthsTensor によって決まるループ内で複数回実行されます。
順方向の式

逆方向の式

式の凡例

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)
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_GRU_OPERATOR_DESC (x64 88 / x86 48 バイト)
typedef struct DML_GRU_OPERATOR_DESC {
DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
DML_TENSOR_DESC* WeightTensor;
DML_TENSOR_DESC* RecurrenceTensor;
DML_TENSOR_DESC* BiasTensor;
DML_TENSOR_DESC* HiddenInitTensor;
DML_TENSOR_DESC* SequenceLengthsTensor;
DML_TENSOR_DESC* OutputSequenceTensor;
DML_TENSOR_DESC* OutputSingleTensor;
DWORD ActivationDescCount;
DML_OPERATOR_DESC* ActivationDescs;
DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION Direction;
BOOL LinearBeforeReset;
} DML_GRU_OPERATOR_DESC;using System;
using System.Runtime.InteropServices;
[StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet = CharSet.Unicode)]
public struct DML_GRU_OPERATOR_DESC
{
public IntPtr InputTensor;
public IntPtr WeightTensor;
public IntPtr RecurrenceTensor;
public IntPtr BiasTensor;
public IntPtr HiddenInitTensor;
public IntPtr SequenceLengthsTensor;
public IntPtr OutputSequenceTensor;
public IntPtr OutputSingleTensor;
public uint ActivationDescCount;
public IntPtr ActivationDescs;
public int Direction;
[MarshalAs(UnmanagedType.Bool)] public bool LinearBeforeReset;
}Imports System.Runtime.InteropServices
<StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet:=CharSet.Unicode)>
Public Structure DML_GRU_OPERATOR_DESC
Public InputTensor As IntPtr
Public WeightTensor As IntPtr
Public RecurrenceTensor As IntPtr
Public BiasTensor As IntPtr
Public HiddenInitTensor As IntPtr
Public SequenceLengthsTensor As IntPtr
Public OutputSequenceTensor As IntPtr
Public OutputSingleTensor As IntPtr
Public ActivationDescCount As UInteger
Public ActivationDescs As IntPtr
Public Direction As Integer
<MarshalAs(UnmanagedType.Bool)> Public LinearBeforeReset As Boolean
End Structureimport ctypes
from ctypes import wintypes
class DML_GRU_OPERATOR_DESC(ctypes.Structure):
_fields_ = [
("InputTensor", ctypes.c_void_p),
("WeightTensor", ctypes.c_void_p),
("RecurrenceTensor", ctypes.c_void_p),
("BiasTensor", ctypes.c_void_p),
("HiddenInitTensor", ctypes.c_void_p),
("SequenceLengthsTensor", ctypes.c_void_p),
("OutputSequenceTensor", ctypes.c_void_p),
("OutputSingleTensor", ctypes.c_void_p),
("ActivationDescCount", wintypes.DWORD),
("ActivationDescs", ctypes.c_void_p),
("Direction", ctypes.c_int),
("LinearBeforeReset", wintypes.BOOL),
]#[repr(C)]
pub struct DML_GRU_OPERATOR_DESC {
pub InputTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub WeightTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub RecurrenceTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub BiasTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub HiddenInitTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub SequenceLengthsTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub OutputSequenceTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub OutputSingleTensor: *mut core::ffi::c_void,
pub ActivationDescCount: u32,
pub ActivationDescs: *mut core::ffi::c_void,
pub Direction: i32,
pub LinearBeforeReset: i32,
}import "golang.org/x/sys/windows"
type DML_GRU_OPERATOR_DESC struct {
InputTensor uintptr
WeightTensor uintptr
RecurrenceTensor uintptr
BiasTensor uintptr
HiddenInitTensor uintptr
SequenceLengthsTensor uintptr
OutputSequenceTensor uintptr
OutputSingleTensor uintptr
ActivationDescCount uint32
ActivationDescs uintptr
Direction int32
LinearBeforeReset int32
}type
DML_GRU_OPERATOR_DESC = record
InputTensor: Pointer;
WeightTensor: Pointer;
RecurrenceTensor: Pointer;
BiasTensor: Pointer;
HiddenInitTensor: Pointer;
SequenceLengthsTensor: Pointer;
OutputSequenceTensor: Pointer;
OutputSingleTensor: Pointer;
ActivationDescCount: DWORD;
ActivationDescs: Pointer;
Direction: Integer;
LinearBeforeReset: BOOL;
end;const DML_GRU_OPERATOR_DESC = extern struct {
InputTensor: ?*anyopaque,
WeightTensor: ?*anyopaque,
RecurrenceTensor: ?*anyopaque,
BiasTensor: ?*anyopaque,
HiddenInitTensor: ?*anyopaque,
SequenceLengthsTensor: ?*anyopaque,
OutputSequenceTensor: ?*anyopaque,
OutputSingleTensor: ?*anyopaque,
ActivationDescCount: u32,
ActivationDescs: ?*anyopaque,
Direction: i32,
LinearBeforeReset: i32,
};type
DML_GRU_OPERATOR_DESC {.bycopy.} = object
InputTensor: pointer
WeightTensor: pointer
RecurrenceTensor: pointer
BiasTensor: pointer
HiddenInitTensor: pointer
SequenceLengthsTensor: pointer
OutputSequenceTensor: pointer
OutputSingleTensor: pointer
ActivationDescCount: uint32
ActivationDescs: pointer
Direction: int32
LinearBeforeReset: int32struct DML_GRU_OPERATOR_DESC
{
void* InputTensor;
void* WeightTensor;
void* RecurrenceTensor;
void* BiasTensor;
void* HiddenInitTensor;
void* SequenceLengthsTensor;
void* OutputSequenceTensor;
void* OutputSingleTensor;
uint ActivationDescCount;
void* ActivationDescs;
int Direction;
int LinearBeforeReset;
}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_GRU_OPERATOR_DESC サイズ: 48 バイト(x86)
dim st, 12 ; 4byte整数×12(構造体サイズ 48 / 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)
; WeightTensor : DML_TENSOR_DESC* (+4, 4byte) varptr(st)+4 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; RecurrenceTensor : DML_TENSOR_DESC* (+8, 4byte) varptr(st)+8 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; BiasTensor : DML_TENSOR_DESC* (+12, 4byte) varptr(st)+12 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; HiddenInitTensor : DML_TENSOR_DESC* (+16, 4byte) varptr(st)+16 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; SequenceLengthsTensor : DML_TENSOR_DESC* (+20, 4byte) varptr(st)+20 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; OutputSequenceTensor : DML_TENSOR_DESC* (+24, 4byte) varptr(st)+24 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; OutputSingleTensor : DML_TENSOR_DESC* (+28, 4byte) varptr(st)+28 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; ActivationDescCount : DWORD (+32, 4byte) st.8 = 値 / 値 = st.8 (lpoke/lpeek も可)
; ActivationDescs : DML_OPERATOR_DESC* (+36, 4byte) varptr(st)+36 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; Direction : DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION (+40, 4byte) st.10 = 値 / 値 = st.10 (lpoke/lpeek も可)
; LinearBeforeReset : BOOL (+44, 4byte) st.11 = 値 / 値 = st.11 (lpoke/lpeek も可)
; ※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_GRU_OPERATOR_DESC サイズ: 88 バイト(x64)
dim st, 22 ; 4byte整数×22(構造体サイズ 88 / 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)
; WeightTensor : DML_TENSOR_DESC* (+8, 8byte) varptr(st)+8 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; RecurrenceTensor : DML_TENSOR_DESC* (+16, 8byte) varptr(st)+16 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; BiasTensor : DML_TENSOR_DESC* (+24, 8byte) varptr(st)+24 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; HiddenInitTensor : DML_TENSOR_DESC* (+32, 8byte) varptr(st)+32 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; SequenceLengthsTensor : DML_TENSOR_DESC* (+40, 8byte) varptr(st)+40 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; OutputSequenceTensor : DML_TENSOR_DESC* (+48, 8byte) varptr(st)+48 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; OutputSingleTensor : DML_TENSOR_DESC* (+56, 8byte) varptr(st)+56 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; ActivationDescCount : DWORD (+64, 4byte) st.16 = 値 / 値 = st.16 (lpoke/lpeek も可)
; ActivationDescs : DML_OPERATOR_DESC* (+72, 8byte) varptr(st)+72 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; Direction : DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION (+80, 4byte) st.20 = 値 / 値 = st.20 (lpoke/lpeek も可)
; LinearBeforeReset : BOOL (+84, 4byte) st.21 = 値 / 値 = st.21 (lpoke/lpeek も可)
; ※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_GRU_OPERATOR_DESC
#field intptr InputTensor
#field intptr WeightTensor
#field intptr RecurrenceTensor
#field intptr BiasTensor
#field intptr HiddenInitTensor
#field intptr SequenceLengthsTensor
#field intptr OutputSequenceTensor
#field intptr OutputSingleTensor
#field int ActivationDescCount
#field intptr ActivationDescs
#field int Direction
#field bool LinearBeforeReset
#endstruct
stdim st, DML_GRU_OPERATOR_DESC ; NSTRUCT 変数を確保
st->ActivationDescCount = 100
mes "ActivationDescCount=" + st->ActivationDescCount