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Important

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Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.

Classes

MPSAccelerationStructure	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSAccelerationStructureGroup	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSBinaryImageKernel	Noyau d’image qui combine deux textures en un résultat de texture.
MPSCnnAdd	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnAddGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnArithmetic	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnArithmeticGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnArithmeticGradientState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalization	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationDataSource	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationDataSource_Extensions	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationStatistics	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationStatisticsGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBinaryConvolution	MPSCnnKernel qui a des poids binaires et qui se charge de son entrée.
MPSCnnBinaryConvolutionNode	MPSCnnConvolutionNode qui représente un noyau de convolution binaire.
MPSCnnBinaryFullyConnected	MPSCnnBinaryConvolution qui est une couche de convolution entièrement connectée qui utilise des poids binaires.
MPSCnnBinaryFullyConnectedNode	MPSCnnBinaryConvolutionNode qui représente une couche de convolution entièrement connectée qui utilise des poids binaires.
MPSCnnBinaryKernel	MPSKernel qui a des pondérations binaires.
MPSCnnConvolution	qui MPSCnnKernel implique ses entrées, produisant une carte de caractéristiques pour chacun de ses filtres constitutifs.
MPSCnnConvolutionDataSource	Classe de base pour les classes qui fournissent des pondérations et des termes de biais aux filtres de convolution.
MPSCnnConvolutionDataSource_Extensions	Méthodes d’extension à l’interface IMPSCnnConvolutionDataSource pour prendre en charge toutes les méthodes du MPSCnnConvolutionDataSource protocole.
MPSCnnConvolutionDescriptor	Décrit un noyau de convolution.
MPSCnnConvolutionGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnConvolutionGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnConvolutionGradientState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnConvolutionGradientStateNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnConvolutionNode	Sous-classe de qui est la classe de MPSNNFilterNode base pour les nœuds de représentation de convolution.
MPSCnnConvolutionState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnConvolutionStateNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnConvolutionTranspose	MPSCnnKernel qui transpose son entrée.
MPSCnnConvolutionTransposeNode	MPSCnnConvolutionNode qui représente un noyau de transposer.
MPSCnnConvolutionWeightsAndBiasesState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnCrossChannelNormalization	MPSCnnKernel qui se normalise sur les canaux de fonctionnalités.
MPSCnnCrossChannelNormalizationGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnCrossChannelNormalizationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnCrossChannelNormalizationNode	MPSCnnNormalizationNode qui représente un noyau de normalisation intercanal.
MPSCnnDepthWiseConvolutionDescriptor	MPSCnnConvolutionDescriptor qui décrit la convolution au niveau de la profondeur.
MPSCnnDilatedPoolingMax	Filtre maximal MPSCnnPooling dilaté.
MPSCnnDilatedPoolingMaxGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDilatedPoolingMaxGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDilatedPoolingMaxNode	MPSNNFilterNode qui représente un filtre de regroupement maximal dilaté.
MPSCnnDivide	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDropout	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDropoutGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDropoutGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDropoutGradientState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnDropoutNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnFullyConnected	Couche entièrement connectée.
MPSCnnFullyConnectedGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnFullyConnectedNode	MPSCnnConvolutionNode qui représente une couche entièrement connectée.
MPSCnnGradientKernel	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalization	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalizationDataSource	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalizationDataSource_Extensions	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalizationGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalizationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalizationGradientState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnInstanceNormalizationNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnKernel	Classe de base pour les couches dans un réseau neuronal convolutif.
MPSCnnLocalContrastNormalization	Contraste MPSCnnKernellocal.
MPSCnnLocalContrastNormalizationGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLocalContrastNormalizationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLocalContrastNormalizationNode	MPSCnnNormalizationNode représentant un noyau de normalisation de contraste local.
MPSCnnLogSoftMax	Fonction de perte softmax logarithmique.
MPSCnnLogSoftMaxGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLogSoftMaxGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLogSoftMaxNode	MPSNNFilterNode qui représente la fonction de perte softmax logarithmique.
MPSCnnLoss	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLossDataDescriptor	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLossDescriptor	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLossLabels	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLossNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnMultiply	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnMultiplyGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuron	Classe de base pour les fonctions d’activation.
MPSCnnNeuronAbsolute	Fonction d’activation à valeur absolue.
MPSCnnNeuronAbsoluteNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation de valeur absolue.
MPSCnnNeuronElu	Fonction d’activation d’unité linéaire exponentielle.
MPSCnnNeuronEluNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation d’unité linéaire exponentielle.
MPSCnnNeuronExponential	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronExponentialNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronHardSigmoid	Fonction d’activation sigmoïde dure.
MPSCnnNeuronHardSigmoidNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation du sigmoïde dur.
MPSCnnNeuronLinear	Fonction d’activation linéaire.
MPSCnnNeuronLinearNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation linéaire.
MPSCnnNeuronLogarithm	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronLogarithmNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronNode	Classe de base pour les représentations des fonctions d’activation.
MPSCnnNeuronPower	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronPowerNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronPReLU	Fonction d’activation linéaire rectifiée paramétrique.
MPSCnnNeuronPReLUNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation d’unité linéaire rectifiée paramétrique.
MPSCnnNeuronReLU	Fonction d’activation d’unité linéaire rectifiée.
MPSCnnNeuronReLun	Fonction d’activation ReLUN.
MPSCnnNeuronReLunNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation ReLUN.
MPSCnnNeuronReLUNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation d’unité linéaire rectifiée.
MPSCnnNeuronSigmoid	Fonction d’activation sigmoïde.
MPSCnnNeuronSigmoidNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation sigmoïde.
MPSCnnNeuronSoftPlus	Fonction d’activation softplus.
MPSCnnNeuronSoftPlusNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation softplus.
MPSCnnNeuronSoftSign	Fonction d’activation softsign.
MPSCnnNeuronSoftSignNode	MPSCnnNeuronNode qui représente la fonction d’activation softsign.
MPSCnnNeuronTanH	Fonction d’activation de la tangente hyperbolique.
MPSCnnNeuronTanHNode	T:MetalPerformanceShaders.MPSCNNNeuronNode qui représente une fonction d’activation tanh.
MPSCnnNormalizationGammaAndBetaState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNormalizationMeanAndVarianceState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNormalizationNode	Classe de base abstraite pour les sous-classes de normalisation MPSNNFilterNode .
MPSCnnPooling	Sous-classe de MPSCnnKernel qui sous-échantillonne son entrée.
MPSCnnPoolingAverage	Filtre de regroupement moyen.
MPSCnnPoolingAverageGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingAverageGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingAverageNode	MPSNNFilterNode qui retourne la valeur moyenne de sa région d’entrée.
MPSCnnPoolingGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingL2Norm	Filtre de regroupement de normes L2.
MPSCnnPoolingL2NormGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingL2NormGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingL2NormNode	Représentation d’un filtre de regroupement de normes L2.
MPSCnnPoolingMax	Sous-classe MPSCnnPooling qui effectue le regroupement maximal.
MPSCnnPoolingMaxGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingMaxGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnPoolingMaxNode	MPSCnnPoolingNode qui représente un noyau de regroupement maximal dans un réseau neuronal convolutif.
MPSCnnPoolingNode	MPSNNFilterNode qui représente un noyau de regroupement dans un réseau neuronal convolutif.
MPSCnnSoftMax	couramment MPSCnnKernel utilisé dans les tâches de catégorisation.
MPSCnnSoftMaxGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnSoftMaxGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnSoftMaxNode	MPSNNFilterNode qui représente un filtre softmax.
MPSCnnSpatialNormalization	MPSCnnKernel qui effectue la normalisation spatiale.
MPSCnnSpatialNormalizationGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnSpatialNormalizationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnSpatialNormalizationNode	MPSCnnNormalizationNode qui représente un noyau de normalisation spatiale.
MPSCnnSubPixelConvolutionDescriptor	MPSCnnConvolutionDescriptor qui décrit l’upsampling et le remodelage des sous-pixels.
MPSCnnSubtract	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnSubtractGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnUpsampling	MPSCnnKernel qui échantillonne une image.
MPSCnnUpsamplingBilinear	Filtre MPSCnnUpsampling qui effectue un upsampling spatial bilinéaire.
MPSCnnUpsamplingBilinearGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnUpsamplingBilinearGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnUpsamplingBilinearNode	MPSNNFilterNode qui effectue un upsampling spatial bilinéaire.
MPSCnnUpsamplingGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnUpsamplingNearest	Filtre MPSCnnUpsampling qui effectue le upsampling spatial le plus proche.
MPSCnnUpsamplingNearestGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnUpsamplingNearestGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnUpsamplingNearestNode	MPSNNFilterNode qui effectue un upsampling spatial le plus proche.
MPSCnnYoloLoss	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnYoloLossDescriptor	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnYoloLossNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSGRUDescriptor	Décrit une couche d’unités récurrentes contrôlées dans un réseau neuronal.
MPSImage	Image qui peut contenir plus de 4 canaux. (Par exemple, une image dans une couche d’un réseau neuronal convolutif.)
MPSImageAdd	Noyau MPSImageArithmetic qui effectue l’ajout de deux images au niveau des éléments.
MPSImageAllocator_Extensions	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageAreaMax	Filtre qui recherche la valeur de pixel maximale dans une fenêtre autour de chaque pixel de l’image source. (Les canaux individuels sont traités séparément.)
MPSImageAreaMin	Filtre qui recherche la valeur minimale de pixel dans une fenêtre autour de chaque pixel de l’image source. (Les canaux individuels sont traités séparément.)
MPSImageArithmetic	Classe de base pour MPSBinaryImageKernel les classes qui effectuent des opérations arithmétiques sur des images.
MPSImageBatch	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageBilinearScale	Sous-classe MPSImageScale qui utilise l’échantillonnage bilinéaire pour mettre à l’échelle l’image.
MPSImageBox	Filtrez ce flou en transformant chaque pixel de l’image source en moyenne d’elle-même et de ses voisins.
MPSImageConversion	Image qui peut convertir son espace de couleurs, son format alpha ou son format de pixel.
MPSImageConvolution	Filtre qui représente une convolution.
MPSImageCopyToMatrix	MPSKernel qui copie les données d’image dans un MPSMatrix objet .
MPSImageDescriptor	Contient les attributs d’un nouveau ou d’un existant MPSImage.
MPSImageDilate	Recherche la valeur maximale dans une région, décalée par une valeur correspondante dans un masque.
MPSImageDivide	Noyau MPSImageArithmetic qui effectue la division au niveau des éléments de deux images.
MPSImageErode	Recherche la valeur mininum dans une région, décalée par une valeur correspondante dans un masque.
MPSImageEuclideanDistanceTransform	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageFindKeypoints	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageGaussianBlur	Filtre qui applique un flou gaussien rapide à une image.
MPSImageGaussianPyramid	Représente une pyramide d’images gaussiennes.
MPSImageGuidedFilter	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageHistogram	Calcule un histogramme des données d’image.
MPSImageHistogramEqualization	MPSUnaryImageKernel qui égalise l’histogramme d’une image.
MPSImageHistogramSpecification	Transforme une image afin que son histogramme corresponde à un histogramme souhaité.
MPSImageIntegral	Filtre qui additionne les valeurs de pixels dans une région.
MPSImageIntegralOfSquares	Filtre qui additionne les valeurs au carré des pixels d’une région.
MPSImageLanczosScale	Filtre qui effectue une opération de mise à l’échelle avec le rééchantillonnage de Lanczos.
MPSImageLaplacian	Filtre laplacien optimisé.
MPSImageLaplacianPyramid	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageLaplacianPyramidAdd	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageLaplacianPyramidSubtract	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageMedian	Filtre qui recherche la valeur médiane de chaque canal pour les pixels dans la région autour de chaque pixel d’image source.
MPSImageMultiply	Noyau MPSImageArithmetic qui effectue la multiplication au niveau des éléments de deux images.
MPSImageNormalizedHistogram	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImagePyramid	Classe de base pour les pyramides d’images.
MPSImageReduceColumnMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceColumnMean	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceColumnMin	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceColumnSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceRowMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceRowMean	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceRowMin	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceRowSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageReduceUnary	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageScale	MPSUnaryImageKernel qui peut redimensionner et modifier les proportions d’une image.
MPSImageSobel	Filtre qui détecte les bords à l’aide d’un filtre Sobel.
MPSImageStatisticsMean	MPSUnaryImageKernel qui calcule la moyenne des valeurs de pixels pour une région.
MPSImageStatisticsMeanAndVariance	MPSUnaryImageKernel qui calcule la moyenne et la variance des valeurs de pixels pour une région.
MPSImageStatisticsMinAndMax	MPSUnaryImageKernel qui calcule les valeurs de pixels minimales et maximales pour une région.
MPSImageSubtract	Noyau MPSImageArithmetic qui effectue la soustraction au niveau des éléments de deux images.
MPSImageTent	Filtre qui flout une image avec une fonction de tente.
MPSImageThresholdBinary	Filtre qui remplace tous les pixels au-dessus d’un seuil de luminance par une valeur maximale à canal unique spécifiée, et assombrit complètement le reste.
MPSImageThresholdBinaryInverse	Filtre qui remplace tous les pixels au-dessus d’un seuil de luminosité sur 0 et éclaircit le reste à une valeur maximale de canal unique spécifiée.
MPSImageThresholdToZero	Filtre qui assombrit tous les pixels dont la luminosité est supérieure ou égale à un seuil de luminosité égal à 0, et laisse le reste inchangé.
MPSImageThresholdToZeroInverse	Filtre qui laisse tous les pixels en luminosité inférieure ou égale à une luminosité de seuil inchangée, et assombrit le reste à 0.
MPSImageThresholdTruncate	Filtre qui limite les valeurs de luminosité à une valeur de seuil.
MPSImageTranspose	Filtre qui transpose une image.
MPSInstanceAccelerationStructure	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSKernel	Classe de base qui représente le noyau d’un nuanceur.
MPSKeyedUnarchiver	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSLSTMDescriptor	Décrit une couche de mémoire Long-Short terme dans le réseau neuronal.
MPSMatrix	Matrice qui représente le noyau d’une transformation linéaire.
MPSMatrixBatchNormalization	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixBatchNormalizationGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixBinaryKernel	Noyau qui fonctionne sur deux matrices pour créer une nouvelle matrice.
MPSMatrixCopy	Effectue plusieurs opérations de copie de matrice.
MPSMatrixCopyDescriptor	Décrit plusieurs opérations de copie de matrice.
MPSMatrixCopyToImage	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixDecompositionCholesky	MPSMatrixUnaryKernel qui calcule la factorisation de Cholesky.
MPSMatrixDecompositionLU	MPSMatrixUnaryKernel qui calcule la factorisation de lu à l’aide du pivotage partiel.
MPSMatrixDescriptor	Décrit la taille, le type de données et la foulée d’une matrice de ligne principale.
MPSMatrixFindTopK	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixFullyConnected	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixFullyConnectedGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixLogSoftMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixLogSoftMaxGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixMultiplication	Représente une opération de multiplication de matrice pondérée, suivie d’une opération d’addition pondérée.
MPSMatrixNeuron	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixNeuronGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixSoftMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixSoftMaxGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixSolveCholesky	MPSMatrixBinaryKernel qui résout un système linéaire d’équations via la factorisation de Cholesky.
MPSMatrixSolveLU	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixSolveTriangular	MPSMatrixBinaryKernel qui résout un système linéaire d’équations via une matrice de coefficients triangulaires.
MPSMatrixSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixUnaryKernel	Noyau qui effectue un mappage d’une matrice à une autre.
MPSMatrixVectorMultiplication	Effectue la multiplication de matrice.
MPSNNAdditionGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNAdditionNode	Ajoute les résultats de deux noyaux.
MPSNNArithmeticGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNArithmeticGradientStateNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNBilinearScaleNode	MPSNNFilterNode qui effectue l’échantillonnage bilinéaire.
MPSNNBinaryArithmeticNode	Classe de base abstraite de nœuds arithmétiques.
MPSNNBinaryGradientState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNBinaryGradientStateNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNCompare	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNComparisonNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNConcatenationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNConcatenationNode	Concatène les résultats de deux noyaux.
MPSNNCropAndResizeBilinear	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNDefaultPadding	Stratégies de remplissage courantes prédéfinies.
MPSNNDivisionNode	Divise les résultats de deux noyaux.
MPSNNFilterNode	Nœud d’espace réservé dans un graphique de réseau neuronal pour une étape de filtrage d’images.
MPSNNGradientFilterNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNGradientState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNGradientStateNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNGraph	Graphique de réseau neuronal optimisé.
MPSNNImageNode	Nœud d’espace réservé pour une image dans un graphique de réseau neuronal.
MPSNNLabelsNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNLanczosScaleNode	MPSNNFilterNode qui effectue le rééchantillonnage de Lanczos.
MPSNNMultiplicationGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNMultiplicationNode	Multiplie les résultats de deux noyaux.
MPSNNNeuronDescriptor	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNOptimizer	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNOptimizerAdam	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNOptimizerDescriptor	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNOptimizerRmsProp	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNOptimizerStochasticGradientDescent	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNPad	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNPadding_Extensions	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNPadGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNPadGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNPadNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceBinary	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceColumnMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceColumnMean	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceColumnMin	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceColumnSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsAndWeightsMean	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsAndWeightsSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsArgumentMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsArgumentMin	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsMean	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsMin	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceFeatureChannelsSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceRowMax	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceRowMean	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceRowMin	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceRowSum	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReduceUnary	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionColumnMaxNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionColumnMeanNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionColumnMinNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionColumnSumNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionFeatureChannelsArgumentMaxNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionFeatureChannelsArgumentMinNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionFeatureChannelsMaxNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionFeatureChannelsMeanNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionFeatureChannelsMinNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionFeatureChannelsSumNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionRowMaxNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionRowMeanNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionRowMinNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionRowSumNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionSpatialMeanGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReductionSpatialMeanNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReshape	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReshapeGradient	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReshapeGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNReshapeNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNResizeBilinear	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNScaleNode	Nœud de graphe de réseau neuronal abstrait pour le rééchantillonnage d’images.
MPSNNSlice	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNStateNode	Objet d’état dans un graphique de réseau neuronal.
MPSNNSubtractionGradientNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNSubtractionNode	Soustrait les résultats de deux noyaux.
MPSNNUnaryReductionNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRayIntersector	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRnnDescriptor	Description structurelle d’une couche réseau neuronale récurrente.
MPSRnnImageInferenceLayer	Couche réseau neuronale récurrente spécifiquement pour les données d’image.
MPSRnnMatrixInferenceLayer	Couche réseau neuronale récurrente.
MPSRnnMatrixTrainingLayer	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRnnMatrixTrainingState	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRnnRecurrentImageState	Image contenant l’état dans un réseau neuronal récurrent à base d’image au fur et à mesure qu’il itère dans sa séquence.
MPSRnnRecurrentMatrixState	La matrice contenant l’état en tant que réseau neuronal récurrent itère dans sa séquence.
MPSRnnSingleGateDescriptor	Décrit la porte interne dans un réseau neuronal récurrent.
MPSState	Stockage temporaire utilisé par les réseaux neuronaux convolutifs.
MPSStateBatch	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSStateResourceList	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSTemporaryImage	Données d’image ignorées.
MPSTemporaryMatrix	Matrice allouée en mémoire privée GPU.
MPSTemporaryVector	Tableau unidimensionnel alloué en mémoire privée GPU.
MPSTriangleAccelerationStructure	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSUnaryImageKernel	Représente une transformation de nuanceur produit une texture à partir d’une autre.
MPSVector	Tableau unidimensionnel.
MPSVectorDescriptor	Décrit la longueur et le type de données d’un MPSVector.

Structures

MPSAxisAlignedBoundingBox	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageCoordinate	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSImageHistogramInfo	Spécifie la plage de données d’histogramme dans un histogramme, le nombre d’entrées et s’il faut encoder le canal alpha.
MPSImageKeypointRangeInfo	Options pour la découverte des points clés dans une image.
MPSImageReadWriteParams	Options pour la lecture et l’écriture de canaux de fonctionnalités dans une image.
MPSImageRegion	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSMatrixCopyOffsets	Décrit une opération de copie qui prend en charge les décalages.
MPSOffset	Coordonnée qui représente un décalage.
MPSOrigin	Coordonnée qui représente l’origine d’un système de coordonnées.
MPSRegion	Structure qui représente une région en tant qu’origine et taille.
MPSScaleTransform	Transformation à utiliser avec un noyau Lanczos.
MPSSize	Structure qui représente une largeur, une hauteur et une profondeur.
MPSStateTextureInfo	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.

Interfaces

IMPSCnnBatchNormalizationDataSource	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
IMPSCnnConvolutionDataSource	Interface représentant les méthodes requises (le cas échéant) du protocole MPSCnnConvolutionDataSource.
IMPSCnnInstanceNormalizationDataSource	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
IMPSDeviceProvider	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
IMPSHandle	Interface décrivant un identificateur spécifique aux nuanceurs de performances métalliques.
IMPSImageAllocator	Interface définissant une fabrique qui génère un MPSImage à partir d’un T:MetalPerformanceShaders.MTLCommandBuffer, un MPSImageDescriptoret un MPSKernel.
IMPSImageSizeEncodingState	Interface définissant des méthodes relatives au moment où la taille de l’image est stockée ailleurs dans le graphique.
IMPSImageTransformProvider	Interface définissant les méthodes de rééchantillonnage d’image.
IMPSNNPadding	Interface décrivant comment les noyaux doivent remplir leurs entrées.
IMPSNNTrainableNode	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.

Énumérations

MPSAccelerationStructureStatus	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSAccelerationStructureUsage	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSAlphaType	Énumère les valeurs qui indiquent si et quel type de prémultiplication de couleur sera appliqué aux valeurs de couleur.
MPSBoundingBoxIntersectionTestType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBatchNormalizationFlags	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnBinaryConvolutionFlags	Énumération d’indicateurs pour les options disponibles pour les noyaux de convolution binaire.
MPSCnnBinaryConvolutionType	Énumère l’opération utilisée dans une convolution binaire.
MPSCnnConvolutionFlags	Les développeurs ne doivent pas utiliser cette classe déconseillée.
MPSCnnConvolutionGradientOption	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnLossType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnNeuronType	Énumère les fonctions d’activation disponibles d’un neurone.
MPSCnnReductionType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCnnWeightsQuantizationType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSDataLayout	Énumère si une mémoire tampon de données est majeure de ligne ou de colonne
MPSDataType	Énumère les valeurs qui spécifient des types de données à virgule flottante.
MPSImageEdgeMode	Énumère le comportement du nuanceur aux bords des régions et des images.
MPSImageFeatureChannelFormat	Énumère les descriptions de canal d’images.
MPSIntersectionDataType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSIntersectionType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSKernelOptions	Énumère les options de noyau oRable qui améliorent les performances dans certains cas.
MPSMatrixDecompositionStatus	Énumère les formes de résultat d’une décomposition de matrice.
MPSNNComparisonType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNConvolutionAccumulatorPrecisionOption	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNPaddingMethod	Options pour la façon dont un graphe de réseau neuronal va compléter les résultats.
MPSNNRegularizationType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSNNTrainingStyle	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSPurgeableState	Énumère l’état purgeable de la texture sous-jacente d’une image.
MPSRayDataType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRayMaskOptions	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRnnBidirectionalCombineMode	Énumère la façon dont les matrices d’entrée ou les images doivent être combinées dans un réseau neuronal récurrent.
MPSRnnMatrixId	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSRnnSequenceDirection	Énumère le sens de propagation dans une couche d’un réseau neuronal récurrent.
MPSStateResourceType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSTransformType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSTriangleIntersectionTestType	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.

Délégués

MPSAccelerationStructureCompletionHandler	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.
MPSCopyAllocator	Commandes permettant de copier une texture source vers un nouvel emplacement. Utilisé pour les filtres hors emplacement.
MPSGradientNodeHandler	Nuanceurs d’images et d’ordinateurs hautement optimisés.

Remarques

L’espace de noms Metal Performance Shaders définit la MPSKernel classe et un certain nombre de sous-classes qui fournissent des nuanceurs hautement optimisés pour le matériel GPU disponible.

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