|
MPSAccelerationStructure
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSAccelerationStructureGroup
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSBinaryImageKernel
|
将两个纹理合并为一个纹理结果的图像内核。
|
|
MPSCnnAdd
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnAddGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnArithmetic
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnArithmeticGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnArithmeticGradientState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalization
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationDataSource
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationDataSource_Extensions
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationStatistics
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBatchNormalizationStatisticsGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnBinaryConvolution
|
具有 MPSCnnKernel 二进制权重并对其输入进行卷积的 。
|
|
MPSCnnBinaryConvolutionNode
|
表示 MPSCnnConvolutionNode 二元卷积内核的 。
|
|
MPSCnnBinaryFullyConnected
|
一个 ， MPSCnnBinaryConvolution 它是使用二进制权重的完全连接的卷积层。
|
|
MPSCnnBinaryFullyConnectedNode
|
， MPSCnnBinaryConvolutionNode 表示使用二进制权重的完全连接的卷积层。
|
|
MPSCnnBinaryKernel
|
具有 MPSKernel 二进制权重的 。
|
|
MPSCnnConvolution
|
将 MPSCnnKernel 输入卷入其中，为其每个构成筛选器生成特征映射的 。
|
|
MPSCnnConvolutionDataSource
|
为卷积筛选器提供权重和偏差字词的类的基类。
|
|
MPSCnnConvolutionDataSource_Extensions
|
接口的 IMPSCnnConvolutionDataSource 扩展方法，以支持协议中的所有方法 MPSCnnConvolutionDataSource 。
|
|
MPSCnnConvolutionDescriptor
|
描述卷积内核。
|
|
MPSCnnConvolutionGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnConvolutionGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnConvolutionGradientState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnConvolutionGradientStateNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnConvolutionNode
|
的 MPSNNFilterNode 子类是卷积表示节点的基类。
|
|
MPSCnnConvolutionState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnConvolutionStateNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnConvolutionTranspose
|
转 MPSCnnKernel 置其输入的 。
|
|
MPSCnnConvolutionTransposeNode
|
表示 MPSCnnConvolutionNode 转置内核的 。
|
|
MPSCnnConvolutionWeightsAndBiasesState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnCrossChannelNormalization
|
跨 MPSCnnKernel 功能通道规范化的 。
|
|
MPSCnnCrossChannelNormalizationGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnCrossChannelNormalizationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnCrossChannelNormalizationNode
|
表示 MPSCnnNormalizationNode 跨通道规范化内核的 。
|
|
MPSCnnDepthWiseConvolutionDescriptor
|
描述 MPSCnnConvolutionDescriptor 深度卷积的 。
|
|
MPSCnnDilatedPoolingMax
|
一个扩张的最大 MPSCnnPooling 筛选器。
|
|
MPSCnnDilatedPoolingMaxGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDilatedPoolingMaxGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDilatedPoolingMaxNode
|
一个 MPSNNFilterNode ，它表示一个扩展的最大池筛选器。
|
|
MPSCnnDivide
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDropout
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDropoutGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDropoutGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDropoutGradientState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnDropoutNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnFullyConnected
|
完全连接的层。
|
|
MPSCnnFullyConnectedGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnFullyConnectedNode
|
表示 MPSCnnConvolutionNode 完全连接的层的 。
|
|
MPSCnnGradientKernel
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalization
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalizationDataSource
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalizationDataSource_Extensions
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalizationGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalizationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalizationGradientState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnInstanceNormalizationNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnKernel
|
卷积神经网络中层的基类。
|
|
MPSCnnLocalContrastNormalization
|
本地对比度 MPSCnnKernel。
|
|
MPSCnnLocalContrastNormalizationGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLocalContrastNormalizationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLocalContrastNormalizationNode
|
表示 MPSCnnNormalizationNode 本地对比度规范化内核的 。
|
|
MPSCnnLogSoftMax
|
对数 softmax 损失函数。
|
|
MPSCnnLogSoftMaxGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLogSoftMaxGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLogSoftMaxNode
|
表示 MPSNNFilterNode 对数 softmax 损失函数的 。
|
|
MPSCnnLoss
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLossDataDescriptor
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLossDescriptor
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLossLabels
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnLossNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnMultiply
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnMultiplyGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuron
|
激活函数的基类。
|
|
MPSCnnNeuronAbsolute
|
绝对值激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronAbsoluteNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode 绝对值激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronElu
|
指数线性单位激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronEluNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode 指数线性单位激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronExponential
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronExponentialNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronHardSigmoid
|
硬 sigmoid 激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronHardSigmoidNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode 硬 sigmoid 激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronLinear
|
线性激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronLinearNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode 线性激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronLogarithm
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronLogarithmNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronNode
|
激活函数表示形式的基类。
|
|
MPSCnnNeuronPower
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronPowerNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNeuronPReLU
|
参数化整顿线性单位激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronPReLUNode
|
一个 MPSCnnNeuronNode ，表示参数化整顿线性单位激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronReLU
|
修正的线性单位激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronReLun
|
ReLUN 激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronReLunNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode ReLUN 激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronReLUNode
|
一个 MPSCnnNeuronNode ，表示修正的线性单位激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronSigmoid
|
sigmoid 激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronSigmoidNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode sigmoid 激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronSoftPlus
|
softplus 激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronSoftPlusNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode softplus 激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronSoftSign
|
软签名激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronSoftSignNode
|
表示 MPSCnnNeuronNode 软签名激活函数的 。
|
|
MPSCnnNeuronTanH
|
双曲正切激活函数。
|
|
MPSCnnNeuronTanHNode
|
表示 tanh 激活函数的 T：MetalPerformanceShaders.MPSCNNNeuronNode 。
|
|
MPSCnnNormalizationGammaAndBetaState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNormalizationMeanAndVarianceState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnNormalizationNode
|
规范化 MPSNNFilterNode 子类的抽象基类。
|
|
MPSCnnPooling
|
该子类的 MPSCnnKernel 子类对其输入进行采样。
|
|
MPSCnnPoolingAverage
|
平均池筛选器。
|
|
MPSCnnPoolingAverageGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingAverageGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingAverageNode
|
返回 MPSNNFilterNode 其输入区域的平均值的 。
|
|
MPSCnnPoolingGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingL2Norm
|
L2 规范池筛选器。
|
|
MPSCnnPoolingL2NormGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingL2NormGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingL2NormNode
|
L2 规范池筛选器的表示形式。
|
|
MPSCnnPoolingMax
|
执行 MPSCnnPooling max-pooling 的子类。
|
|
MPSCnnPoolingMaxGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingMaxGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnPoolingMaxNode
|
一个 MPSCnnPoolingNode ，表示卷积神经网络中的最大池内核。
|
|
MPSCnnPoolingNode
|
一个 MPSNNFilterNode ，它表示卷积神经网络中的池内核。
|
|
MPSCnnSoftMax
|
MPSCnnKernel在分类任务中常用的 。
|
|
MPSCnnSoftMaxGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnSoftMaxGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnSoftMaxNode
|
表示 MPSNNFilterNode softmax 筛选器的 。
|
|
MPSCnnSpatialNormalization
|
执行 MPSCnnKernel 空间规范化的 。
|
|
MPSCnnSpatialNormalizationGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnSpatialNormalizationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnSpatialNormalizationNode
|
表示 MPSCnnNormalizationNode 空间规范化内核的 。
|
|
MPSCnnSubPixelConvolutionDescriptor
|
描述 MPSCnnConvolutionDescriptor 子像素向上采样和重塑的 。
|
|
MPSCnnSubtract
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnSubtractGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnUpsampling
|
对 MPSCnnKernel 图像进行升采样的 。
|
|
MPSCnnUpsamplingBilinear
|
执行 MPSCnnUpsampling 双线性空间向上采样的筛选器。
|
|
MPSCnnUpsamplingBilinearGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnUpsamplingBilinearGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnUpsamplingBilinearNode
|
执行 MPSNNFilterNode 双线性空间向上采样的 。
|
|
MPSCnnUpsamplingGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnUpsamplingNearest
|
执行 MPSCnnUpsampling 最近的空间向上采样的筛选器。
|
|
MPSCnnUpsamplingNearestGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnUpsamplingNearestGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnUpsamplingNearestNode
|
执行 MPSNNFilterNode 最近的空间向上采样的 。
|
|
MPSCnnYoloLoss
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnYoloLossDescriptor
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSCnnYoloLossNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSGRUDescriptor
|
描述神经网络中的封闭循环单元层。
|
|
MPSImage
|
可能包含 4 个以上的通道的图像。 (例如，卷积神经网络层中的图像。)
|
|
MPSImageAdd
|
执行两个 MPSImageArithmetic 映像的元素添加的内核。
|
|
MPSImageAllocator_Extensions
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageAreaMax
|
在窗口中查找源图像中每个像素的最大像素值的筛选器。 (单独处理各个通道。)
|
|
MPSImageAreaMin
|
在窗口中查找源图像中每个像素的最小像素值的筛选器。 (单独处理各个通道。)
|
|
MPSImageArithmetic
|
对 MPSBinaryImageKernel 图像执行算术的类的基类。
|
|
MPSImageBatch
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageBilinearScale
|
使用 MPSImageScale 双线性采样缩放图像的子类。
|
|
MPSImageBox
|
通过将源图像的每个像素转换为自身及其相邻图像的平均值来筛选模糊。
|
|
MPSImageConversion
|
可以转换其颜色空间、alpha 或像素格式的图像。
|
|
MPSImageConvolution
|
表示卷积的筛选器。
|
|
MPSImageCopyToMatrix
|
一个 MPSKernel ，用于将图像数据复制到 MPSMatrix 对象中。
|
|
MPSImageDescriptor
|
包含新或现有 MPSImage的属性。
|
|
MPSImageDilate
|
查找区域中的最大值，偏移掩码中的相应值。
|
|
MPSImageDivide
|
一个内核，用于对两个 MPSImageArithmetic 映像执行按元素划分。
|
|
MPSImageErode
|
查找区域中的最小值，偏移掩码中的相应值。
|
|
MPSImageEuclideanDistanceTransform
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageFindKeypoints
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageGaussianBlur
|
将快速高斯模糊应用于图像的筛选器。
|
|
MPSImageGaussianPyramid
|
表示高斯图像棱锥图。
|
|
MPSImageGuidedFilter
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageHistogram
|
计算图像数据的直方图。
|
|
MPSImageHistogramEqualization
|
一个 MPSUnaryImageKernel ，用于均衡图像的直方图。
|
|
MPSImageHistogramSpecification
|
转换图像，使其直方图与所需的直方图匹配。
|
|
MPSImageIntegral
|
对区域中像素值求和的筛选器。
|
|
MPSImageIntegralOfSquares
|
对区域中像素的平方值求和的筛选器。
|
|
MPSImageLanczosScale
|
使用 Lanczos 重新采样执行缩放操作的筛选器。
|
|
MPSImageLaplacian
|
优化的 Laplacian 筛选器。
|
|
MPSImageLaplacianPyramid
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageLaplacianPyramidAdd
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageLaplacianPyramidSubtract
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageMedian
|
一个筛选器，用于查找每个源图像像素周围区域中像素的每个通道的中值。
|
|
MPSImageMultiply
|
一个内核，用于对两个 MPSImageArithmetic 图像执行元素乘法运算。
|
|
MPSImageNormalizedHistogram
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImagePyramid
|
图像棱锥的基类。
|
|
MPSImageReduceColumnMax
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceColumnMean
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceColumnMin
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceColumnSum
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceRowMax
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceRowMean
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceRowMin
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceRowSum
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageReduceUnary
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSImageScale
|
一个 MPSUnaryImageKernel ，它可以调整图像的大小并更改图像的纵横比。
|
|
MPSImageSobel
|
使用 Sobel 筛选器检测边缘的筛选器。
|
|
MPSImageStatisticsMean
|
一个 MPSUnaryImageKernel ，用于计算区域的像素值的平均值。
|
|
MPSImageStatisticsMeanAndVariance
|
一个 ， MPSUnaryImageKernel 用于计算区域的像素值的平均值和方差。
|
|
MPSImageStatisticsMinAndMax
|
一个 MPSUnaryImageKernel ，用于计算区域的最小和最大像素值。
|
|
MPSImageSubtract
|
对两个 MPSImageArithmetic 图像执行元素减法的内核。
|
|
MPSImageTent
|
使用 tent 函数模糊图像的筛选器。
|
|
MPSImageThresholdBinary
|
将阈值亮度以上的所有像素更改为指定的最大单声道值的筛选器，并将其余像素完全变暗。
|
|
MPSImageThresholdBinaryInverse
|
将阈值亮度以上的所有像素更改为 0 并将其余像素变亮为指定的最大单通道值的筛选器。
|
|
MPSImageThresholdToZero
|
将亮度变暗或等于亮度的所有像素变暗到阈值亮度为 0 的筛选器，并使其余像素保持不变。
|
|
MPSImageThresholdToZeroInverse
|
使所有像素变暗或等于亮度的筛选器，使阈值亮度保持不变，并将其余像素变暗为 0。
|
|
MPSImageThresholdTruncate
|
将亮度值固定到阈值的筛选器。
|
|
MPSImageTranspose
|
转置图像的筛选器。
|
|
MPSInstanceAccelerationStructure
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSKernel
|
表示着色器内核的基类。
|
|
MPSKeyedUnarchiver
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSLSTMDescriptor
|
描述神经网络中的Long-Short术语内存层。
|
|
MPSMatrix
|
表示线性转换内核的矩阵。
|
|
MPSMatrixBatchNormalization
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixBatchNormalizationGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixBinaryKernel
|
对两个矩阵进行操作以创建新矩阵的内核。
|
|
MPSMatrixCopy
|
执行多个矩阵复制操作。
|
|
MPSMatrixCopyDescriptor
|
描述多个矩阵复制操作。
|
|
MPSMatrixCopyToImage
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixDecompositionCholesky
|
计算 MPSMatrixUnaryKernel Cholesky 分解的 。
|
|
MPSMatrixDecompositionLU
|
一个 MPSMatrixUnaryKernel ，它使用部分透视计算 LU 分解。
|
|
MPSMatrixDescriptor
|
描述行主矩阵的大小、数据类型和步幅。
|
|
MPSMatrixFindTopK
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixFullyConnected
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixFullyConnectedGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixLogSoftMax
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixLogSoftMaxGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixMultiplication
|
表示加权矩阵乘法运算，后跟加权加法运算。
|
|
MPSMatrixNeuron
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixNeuronGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixSoftMax
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixSoftMaxGradient
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixSolveCholesky
|
一个 MPSMatrixBinaryKernel ，通过 Cholesky 分解求解线性方程组。
|
|
MPSMatrixSolveLU
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixSolveTriangular
|
一个 MPSMatrixBinaryKernel ，通过三角系数矩阵求解方程组的 。
|
|
MPSMatrixSum
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSMatrixUnaryKernel
|
执行从一个矩阵到另一个矩阵的映射的内核。
|
|
MPSMatrixVectorMultiplication
|
执行矩阵乘法。
|
|
MPSNNAdditionGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNAdditionNode
|
添加两个内核的结果。
|
|
MPSNNArithmeticGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNArithmeticGradientStateNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNBilinearScaleNode
|
执行 MPSNNFilterNode 双线性采样的 。
|
|
MPSNNBinaryArithmeticNode
|
算术节点的抽象基类。
|
|
MPSNNBinaryGradientState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNBinaryGradientStateNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNCompare
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNComparisonNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNConcatenationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNConcatenationNode
|
连接两个内核的结果。
|
|
MPSNNCropAndResizeBilinear
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNDefaultPadding
|
预定义的常见填充策略。
|
|
MPSNNDivisionNode
|
将两个内核的结果相除。
|
|
MPSNNFilterNode
|
神经网络图中图像筛选阶段的占位符节点。
|
|
MPSNNGradientFilterNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNGradientState
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNGradientStateNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNGraph
|
优化的神经网络图。
|
|
MPSNNImageNode
|
神经网络图中图像的占位符节点。
|
|
MPSNNLabelsNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNLanczosScaleNode
|
执行 MPSNNFilterNode Lanczos 重新采样的 。
|
|
MPSNNMultiplicationGradientNode
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNMultiplicationNode
|
将两个内核的结果相乘。
|
|
MPSNNNeuronDescriptor
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNOptimizer
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNOptimizerAdam
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNOptimizerDescriptor
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNOptimizerRmsProp
|
高度优化的图像和计算机着色器。
|
|
MPSNNOptimizerStochasticGradientDescent
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNPad
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNPadding_Extensions
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNPadGradient
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNPadGradientNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNPadNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceBinary
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceColumnMax
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceColumnMean
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceColumnMin
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceColumnSum
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsAndWeightsMean
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsAndWeightsSum
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsArgumentMax
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsArgumentMin
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsMax
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsMean
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsMin
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceFeatureChannelsSum
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceRowMax
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceRowMean
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceRowMin
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceRowSum
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReduceUnary
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionColumnMaxNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionColumnMeanNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionColumnMinNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionColumnSumNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionFeatureChannelsArgumentMaxNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionFeatureChannelsArgumentMinNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionFeatureChannelsMaxNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionFeatureChannelsMeanNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionFeatureChannelsMinNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionFeatureChannelsSumNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionRowMaxNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionRowMeanNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionRowMinNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionRowSumNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionSpatialMeanGradientNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReductionSpatialMeanNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReshape
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReshapeGradient
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReshapeGradientNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNReshapeNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNResizeBilinear
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNScaleNode
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用于图像重新采样的抽象神经网络图形节点。
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MPSNNSlice
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNStateNode
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神经网络图中的状态对象。
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MPSNNSubtractionGradientNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSNNSubtractionNode
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减去两个内核的结果。
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MPSNNUnaryReductionNode
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSRayIntersector
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSRnnDescriptor
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循环神经网络层的结构说明。
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MPSRnnImageInferenceLayer
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专用于图像数据的循环神经网络层。
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MPSRnnMatrixInferenceLayer
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循环神经网络层。
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MPSRnnMatrixTrainingLayer
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSRnnMatrixTrainingState
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSRnnRecurrentImageState
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在循环访问其序列时，图像包含图像 baed 循环神经网络中的状态。
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MPSRnnRecurrentMatrixState
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包含状态的矩阵作为循环神经网络循环访问其序列。
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MPSRnnSingleGateDescriptor
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描述循环神经网络中的内部门。
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MPSState
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卷积神经网络使用的临时存储。
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MPSStateBatch
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSStateResourceList
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSTemporaryImage
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可丢弃的图像数据。
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MPSTemporaryMatrix
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在 GPU 专用内存中分配的矩阵。
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MPSTemporaryVector
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在 GPU 专用内存中分配的一维数组。
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MPSTriangleAccelerationStructure
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高度优化的图像和计算机着色器。
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MPSUnaryImageKernel
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表示着色器转换从另一个纹理生成一个纹理。
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MPSVector
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一维数组。
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MPSVectorDescriptor
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描述 的长度和数据类型 MPSVector。
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