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DML_RNN_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。サイズ { 1, seq_length, batch_size, input_size } を持つ 1 つの 4 次元テンソルにパックされます (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_i と W_Bi (双方向の場合) を連結したものです。このテンソルのサイズは { 1, num_directions, 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 | 再帰の重みデータ R を格納する省略可能なテンソルです。R_i と R_Bi (双方向の場合) を連結したものです。このテンソルのサイズは { 1, num_directions, 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 | 入力ゲートのバイアスデータ B を格納する省略可能なテンソルです。{ W_bi, R_bi } と { W_Bbi, R_Bbi } (双方向の場合) を連結したものです。このテンソルのサイズは { 1, 1, num_directions, 2 * hidden_size } 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。このテンソルのサイズは { 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。このテンソルのサイズは { 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 | 隠れノードの中間層の出力値 H_t をすべて連結して書き込むための省略可能なテンソルです。このテンソルのサイズは { 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 | 隠れノードの最終的な出力値 H_t を書き込むための省略可能なテンソルです。このテンソルのサイズは { 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() の記述を格納する DML_OPERATOR_DESC の配列です。活性化関数の数は方向の数と等しくなります。順方向および逆方向の場合は活性化関数が 1 つ、双方向の場合は 2 つ必要です。 |
| Direction | DML_RECURRENT_NETWORK_DIRECTION | 4 | +80 | +40 | 演算子の方向です。順方向、逆方向、または双方向のいずれかです。 |
公式ドキュメント
入力に対して 1 層の単純なリカレントニューラルネットワーク (RNN) 関数を実行します。この関数は入力ゲート (Input Gate) と呼ばれることがよくあります。この演算子は、シーケンス長のディメンションと SequenceLengthsTensor によって決まる回数だけ、この関数をループ内で繰り返し実行します。
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_RNN_OPERATOR_DESC (x64 88 / x86 44 バイト)
typedef struct DML_RNN_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;
} DML_RNN_OPERATOR_DESC;using System;
using System.Runtime.InteropServices;
[StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet = CharSet.Unicode)]
public struct DML_RNN_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;
}Imports System.Runtime.InteropServices
<StructLayout(LayoutKind.Sequential, CharSet:=CharSet.Unicode)>
Public Structure DML_RNN_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
End Structureimport ctypes
from ctypes import wintypes
class DML_RNN_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),
]#[repr(C)]
pub struct DML_RNN_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,
}import "golang.org/x/sys/windows"
type DML_RNN_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
}type
DML_RNN_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;
end;const DML_RNN_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,
};type
DML_RNN_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: int32struct DML_RNN_OPERATOR_DESC
{
void* InputTensor;
void* WeightTensor;
void* RecurrenceTensor;
void* BiasTensor;
void* HiddenInitTensor;
void* SequenceLengthsTensor;
void* OutputSequenceTensor;
void* OutputSingleTensor;
uint ActivationDescCount;
void* ActivationDescs;
int Direction;
}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_RNN_OPERATOR_DESC サイズ: 44 バイト(x86)
dim st, 11 ; 4byte整数×11(構造体サイズ 44 / 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)
; ※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_RNN_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)
; ※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_RNN_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
#endstruct
stdim st, DML_RNN_OPERATOR_DESC ; NSTRUCT 変数を確保
st->ActivationDescCount = 100
mes "ActivationDescCount=" + st->ActivationDescCount