Win32 API 日本語リファレンス
ホームAI.MachineLearning.DirectML › DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC

DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC

構造体
サイズx64: 64 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+0Input データを格納するテンソルです。このテンソルのディメンションは { BatchCount, ChannelCount, Height, Width } である必要があります。
ScaleTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+8+4

Scale データを格納する省略可能なテンソルです。

DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_4_0 より小さい場合、このテンソルのディメンションは { ScaleBatchCount, ChannelCount, ScaleHeight, ScaleWidth } である必要があります。ディメンション ScaleBatchCount、ScaleHeight、ScaleWidth は InputTensor と一致させるか、入力全体に対してそれらのディメンションを自動的にブロードキャストするために 1 に設定します。

DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_4_0 以上の場合、任意のディメンションを 1 に設定でき、InputTensor に一致するよう自動的にブロードキャストされます。

DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_5_2 より小さい場合、BiasTensor が存在するときはこのテンソルが必須です。DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_5_2 以上の場合、BiasTensor の値にかかわらず、このテンソルは null にできます。

BiasTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+16+8

Bias データを格納する省略可能なテンソルです。

DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_4_0 より小さい場合、このテンソルのディメンションは { BiasBatchCount, ChannelCount, BiasHeight, BiasWidth } である必要があります。ディメンション BiasBatchCount、BiasHeight、BiasWidth は InputTensor と一致させるか、入力全体に対してそれらのディメンションを自動的にブロードキャストするために 1 に設定します。

DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_4_0 以上の場合、任意のディメンションを 1 に設定でき、InputTensor に一致するよう自動的にブロードキャストされます。

DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_5_2 より小さい場合、ScaleTensor が存在するときはこのテンソルが必須です。DML_FEATURE_LEVELDML_FEATURE_LEVEL_5_2 以上の場合、ScaleTensor の値にかかわらず、このテンソルは null にできます。

OutputTensorDML_TENSOR_DESC*8/4+24+12結果を書き込むテンソルです。このテンソルのディメンションは { BatchCount, ChannelCount, Height, Width } です。
AxisCountDWORD4+32+16軸の数です。このフィールドは Axes 配列のサイズを決定します。
AxesDWORD*8/4+40+20Mean と Variance を計算する対象の軸です。
NormalizeVarianceBOOL4+48+24正規化レイヤーが正規化の計算に Variance を含める場合は TRUE、それ以外の場合は FALSE です。FALSE の場合、正規化の式は Output = FusedActivation(Scale * (Input - Mean) + Bias) になります。
EpsilonFLOAT4+52+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。既定値としては 0.00001 が推奨されます。
FusedActivationDML_OPERATOR_DESC*8/4+56+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。

公式ドキュメント

入力テンソルに対して平均分散正規化関数を実行します。この演算子は、正規化を行うために入力テンソルの平均と分散を計算します。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).

解説(Remarks)

DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC は、DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC の機能のスーパーセットです。ここで Axes 配列に { 2, 3 } を設定することは、DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESCCrossChannelFALSE に設定することと同等です。一方、Axes 配列に { 1, 2, 3 } を設定することは、CrossChannelTRUE に設定することと同等です。

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_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC  (x64 64 / x86 36 バイト)
typedef struct DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC {
    DML_TENSOR_DESC* InputTensor;
    DML_TENSOR_DESC* ScaleTensor;
    DML_TENSOR_DESC* BiasTensor;
    DML_TENSOR_DESC* OutputTensor;
    DWORD AxisCount;
    DWORD* Axes;
    BOOL NormalizeVariance;
    FLOAT Epsilon;
    DML_OPERATOR_DESC* FusedActivation;
} DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC;
using System;
using System.Runtime.InteropServices;

[StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet = CharSet.Unicode)]
public struct DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC
{
    public IntPtr InputTensor;
    public IntPtr ScaleTensor;
    public IntPtr BiasTensor;
    public IntPtr OutputTensor;
    public uint AxisCount;
    public IntPtr Axes;
    [MarshalAs(UnmanagedType.Bool)] public bool NormalizeVariance;
    public float Epsilon;
    public IntPtr FusedActivation;
}
Imports System.Runtime.InteropServices

<StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet:=CharSet.Unicode)>
Public Structure DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC
    Public InputTensor As IntPtr
    Public ScaleTensor As IntPtr
    Public BiasTensor As IntPtr
    Public OutputTensor As IntPtr
    Public AxisCount As UInteger
    Public Axes As IntPtr
    <MarshalAs(UnmanagedType.Bool)> Public NormalizeVariance As Boolean
    Public Epsilon As Single
    Public FusedActivation As IntPtr
End Structure
import ctypes
from ctypes import wintypes

class DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC(ctypes.Structure):
    _fields_ = [
        ("InputTensor", ctypes.c_void_p),
        ("ScaleTensor", ctypes.c_void_p),
        ("BiasTensor", ctypes.c_void_p),
        ("OutputTensor", ctypes.c_void_p),
        ("AxisCount", wintypes.DWORD),
        ("Axes", ctypes.c_void_p),
        ("NormalizeVariance", wintypes.BOOL),
        ("Epsilon", ctypes.c_float),
        ("FusedActivation", ctypes.c_void_p),
    ]
#[repr(C)]
pub struct DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC {
    pub InputTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub ScaleTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub BiasTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub OutputTensor: *mut core::ffi::c_void,
    pub AxisCount: u32,
    pub Axes: *mut core::ffi::c_void,
    pub NormalizeVariance: i32,
    pub Epsilon: f32,
    pub FusedActivation: *mut core::ffi::c_void,
}
import "golang.org/x/sys/windows"

type DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC struct {
	InputTensor uintptr
	ScaleTensor uintptr
	BiasTensor uintptr
	OutputTensor uintptr
	AxisCount uint32
	Axes uintptr
	NormalizeVariance int32
	Epsilon float32
	FusedActivation uintptr
}
type
  DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC = record
    InputTensor: Pointer;
    ScaleTensor: Pointer;
    BiasTensor: Pointer;
    OutputTensor: Pointer;
    AxisCount: DWORD;
    Axes: Pointer;
    NormalizeVariance: BOOL;
    Epsilon: Single;
    FusedActivation: Pointer;
  end;
const DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC = extern struct {
    InputTensor: ?*anyopaque,
    ScaleTensor: ?*anyopaque,
    BiasTensor: ?*anyopaque,
    OutputTensor: ?*anyopaque,
    AxisCount: u32,
    Axes: ?*anyopaque,
    NormalizeVariance: i32,
    Epsilon: f32,
    FusedActivation: ?*anyopaque,
};
type
  DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC {.bycopy.} = object
    InputTensor: pointer
    ScaleTensor: pointer
    BiasTensor: pointer
    OutputTensor: pointer
    AxisCount: uint32
    Axes: pointer
    NormalizeVariance: int32
    Epsilon: float32
    FusedActivation: pointer
struct DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC
{
    void* InputTensor;
    void* ScaleTensor;
    void* BiasTensor;
    void* OutputTensor;
    uint AxisCount;
    void* Axes;
    int NormalizeVariance;
    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_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_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)
; OutputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+12, 4byte)  varptr(st)+12 を基点に操作(4byte:入れ子/配列)
; AxisCount : DWORD (+16, 4byte)  st.4 = 値  /  値 = st.4   (lpoke/lpeek も可)
; Axes : DWORD* (+20, 4byte)  st.5 = 値  /  値 = st.5   (lpoke/lpeek も可)
; NormalizeVariance : BOOL (+24, 4byte)  st.6 = 値  /  値 = st.6   (lpoke/lpeek も可)
; 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_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC サイズ: 64 バイト(x64)
dim st, 16    ; 4byte整数×16(構造体サイズ 64 / 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)
; OutputTensor : DML_TENSOR_DESC* (+24, 8byte)  varptr(st)+24 を基点に操作(8byte:入れ子/配列)
; AxisCount : DWORD (+32, 4byte)  st.8 = 値  /  値 = st.8   (lpoke/lpeek も可)
; Axes : DWORD* (+40, 8byte)  qpoke st,40,値 / qpeek(st,40)  ※IronHSPのみ。3.7/3.8は lpoke st,40,下位 : lpoke st,44,上位
; NormalizeVariance : BOOL (+48, 4byte)  st.12 = 値  /  値 = st.12   (lpoke/lpeek も可)
; Epsilon : FLOAT (+52, 4byte)  st.13 = 値  /  値 = st.13   (lpoke/lpeek も可)
; FusedActivation : DML_OPERATOR_DESC* (+56, 8byte)  varptr(st)+56 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_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC
    #field intptr InputTensor
    #field intptr ScaleTensor
    #field intptr BiasTensor
    #field intptr OutputTensor
    #field int AxisCount
    #field intptr Axes
    #field bool NormalizeVariance
    #field float Epsilon
    #field intptr FusedActivation
#endstruct

stdim st, DML_MEAN_VARIANCE_NORMALIZATION1_OPERATOR_DESC        ; NSTRUCT 変数を確保
st->AxisCount = 100
mes "AxisCount=" + st->AxisCount