MetalPerformanceShaders Espacio de nombres

Sombreadores de imágenes y procesos altamente optimizados.

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Kernel de imagen que combina dos texturas en un resultado de textura.

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Se trata de una clase que implementa la interfaz IMPSCnnBatchNormalizationDataSource (para el protocolo MPSCNNBatchNormalizationDataSource).

Subclase esta clase para crear fácilmente un tipo que implemente el protocolo.

Una alternativa es crear una subclase de NSObject y, a continuación, implementar la interfaz IMPSCnnBatchNormalizationDataSource.

Métodos de extensión a la IMPSCnnBatchNormalizationDataSource interfaz para admitir todos los métodos del protocolo MPSCNNBatchNormalizationDataSource.

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que MPSCnnKernel tiene pesos binarios y convolvía su entrada.

que MPSCnnConvolutionNode representa un kernel de convolución binaria.

que MPSCnnBinaryConvolution es una capa de convolución totalmente conectada que usa pesos binarios.

que MPSCnnBinaryConvolutionNode representa una capa de convolución totalmente conectada que usa pesos binarios.

que MPSKernel tiene pesos binarios.

que MPSCnnKernel convolvía sus entradas, generando un mapa de características para cada uno de sus filtros constituyentes.

Clase base para las clases que proporcionan pesos y términos de sesgo a los filtros de convolución.

Métodos de extensión a la IMPSCnnConvolutionDataSource interfaz para admitir todos los métodos del protocolo MPSCNNConvoluciónDataSource.

Describe un kernel de convolución.

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Subclase de que es la clase base para los nodos de MPSNNFilterNode representación convolucional.

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que MPSCnnKernel transpone su entrada.

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que MPSCnnConvolutionNode representa un kernel transpuesto.

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que MPSCnnKernel normaliza entre canales de características.

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MPSCnnNormalizationNode que representa un kernel de normalización entre canales.

que MPSCnnConvolutionDescriptor describe la convolución en profundidad.

Filtro máximo MPSCnnPooling dilatado.

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MPSNNFilterNode que representa un filtro de agrupación máxima dilatada.

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Una capa totalmente conectada.

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que MPSCnnConvolutionNode representa una capa totalmente conectada.

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Se trata de una clase que implementa la interfaz IMPSCnnInstanceNormalizationDataSource (para el protocolo MPSCNNInstanceNormalizationDataSource).

Subclase esta clase para crear fácilmente un tipo que implemente el protocolo.

Una alternativa es crear una subclase de NSObject y, a continuación, implementar la interfaz IMPSCnnInstanceNormalizationDataSource.

Métodos de extensión a la IMPSCnnInstanceNormalizationDataSource interfaz para admitir todos los métodos del protocolo MPSCNNInstanceNormalizationDataSource.

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Clase base para capas de una red neuronal convolucional.

Un contraste MPSCnnKernellocal.

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que MPSCnnNormalizationNode representa un kernel de normalización de contraste local.

Función de pérdida de softmax logarítmica.

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que MPSNNFilterNode representa la función de pérdida de softmax logarítmica.

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Clase base para las funciones de activación.

Función de activación de valor absoluto.

MPSCnnNeuronNode que representa la función de activación de valor absoluto.

Función de activación de unidad lineal exponencial.

que MPSCnnNeuronNode representa la función de activación de unidad lineal exponencial.

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Función de activación sigmoide dura.

MPSCnnNeuronNode que representa la función de activación sigmoide dura.

Función de activación lineal.

que MPSCnnNeuronNode representa la función de activación lineal.

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Clase base para representaciones de funciones de activación.

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Función de activación de unidad lineal rectificada paramétrica.

que MPSCnnNeuronNode representa la función de activación de unidad lineal rectificada paramétrica.

Función de activación de unidad lineal rectificada.

Función de activación ReLUN.

MPSCnnNeuronNode que representa la función de activación ReLUN.

que MPSCnnNeuronNode representa la función de activación de unidad lineal rectificada.

Función de activación sigmoide.

MPSCnnNeuronNode que representa la función de activación sigmoide.

Función de activación softplus.

que MPSCnnNeuronNode representa la función de activación softplus.

Función de activación de signo temporal.

MPSCnnNeuronNode que representa la función de activación de signo temporal.

Función de activación tangente hiperbólica.

MPSCnnNeuronNode que representa una función de activación de tanh.

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Clase base abstracta para subclases de normalización MPSNNFilterNode .

Una subclase de MPSCnnKernel ese sub-muestra su entrada.

Un filtro de agrupación promedio.

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que MPSNNFilterNode devuelve el valor medio de su región de entrada.

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Filtro de agrupación de normas L2.

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Representación de un filtro de agrupación de normas L2.

Una MPSCnnPooling subclase que realiza la agrupación máxima.

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MPSCnnPoolingNode que representa un kernel de agrupación máxima en una red neuronal convolucional.

que MPSNNFilterNode representa un kernel de agrupación en una red neuronal convolucional.

Que MPSCnnKernel se usa habitualmente en las tareas de categorización.

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MPSNNFilterNode que representa un filtro softmax.

que MPSCnnKernel realiza la normalización espacial.

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MPSCnnNormalizationNode que representa un kernel de normalización espacial.

que MPSCnnConvolutionDescriptor describe el muestreo y la nueva forma de subpíxeles.

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Que MPSCnnKernel sube el muestreo de una imagen.

Filtro MPSCnnUpsampling que realiza el muestreo espacial bilineal.

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que MPSNNFilterNode realiza el muestreo espacial bilineal.

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Filtro MPSCnnUpsampling que realiza el muestreo espacial más cercano.

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que MPSNNFilterNode realiza el muestreo espacial más cercano.

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Describe una capa de unidad recurrente compuerta en una red neuronal.

Métodos de extensión a la IMPSHeapProvider interfaz para admitir todos los métodos del protocolo MPSHeapProvider.

Imagen que puede contener más de 4 canales. (Por ejemplo, una imagen en una capa de una red neuronal convolucional).

Kernel MPSImageArithmetic que realiza la adición de dos imágenes.

Métodos de extensión a la IMPSImageAllocator interfaz para admitir todos los métodos del protocolo MPSImageAllocator.

Filtro que encuentra el valor máximo de píxel en una ventana alrededor de cada píxel de la imagen de origen. (Los canales individuales se procesan por separado).

Filtro que encuentra el valor de píxel mínimo en una ventana alrededor de cada píxel de la imagen de origen. (Los canales individuales se procesan por separado).

Clase base para MPSBinaryImageKernel clases que realizan aritméticas en imágenes.

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Subclase MPSImageScale que usa el muestreo bilineal para escalar la imagen.

Filtre ese desenfoque transformando cada píxel de la imagen de origen en el promedio de sí mismo y sus vecinos.

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Imagen que puede convertir su espacio de color, alfa o formato de píxel.

Filtro que representa una convolución.

que MPSKernel copia los datos de imagen en un MPSMatrix objeto .

Contiene los atributos de un objeto nuevo o existente MPSImage.

Busca el valor máximo en una región, desplazamiento por un valor correspondiente en una máscara.

Kernel MPSImageArithmetic que realiza la división de elementos de dos imágenes.

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Busca el valor mínimo en una región, desplazamiento por un valor correspondiente en una máscara.

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Filtro que aplica un desenfoque gaussiano rápido a una imagen.

Representa una pirámide de imagen gaussiana.

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Calcula un histograma de datos de imagen.

que MPSUnaryImageKernel iguala el histograma de una imagen.

Transforma una imagen para que su histograma coincida con un histograma deseado.

Filtro que suma los valores de píxeles de una región.

Filtro que suma los valores cuadrados de píxeles de una región.

Filtro que realiza una operación de escalado con el muestreo de Lanczos.

Un filtro Laplacian optimizado.

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Filtro que busca el valor medio de cada canal para píxeles en la región alrededor de cada píxel de imagen de origen.

Kernel MPSImageArithmetic que realiza la multiplicación por elementos de dos imágenes.

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Clase base para pirámides de imagen.

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que MPSUnaryImageKernel puede cambiar el tamaño y cambiar la relación de aspecto de una imagen.

Filtro que detecta bordes mediante un filtro Sobel.

que MPSUnaryImageKernel calcula la media de los valores de píxel de una región.

que MPSUnaryImageKernel calcula la media y la varianza de los valores de píxeles de una región.

que MPSUnaryImageKernel calcula los valores de píxel mínimo y máximo de una región.

Kernel MPSImageArithmetic que realiza la resta de dos imágenes.

Filtre que desenfoque una imagen con una función de tienda.

Filtro que cambia todos los píxeles por encima de una luminancia de umbral a un valor máximo de canal único especificado y se oscurece completamente el resto.

Filtro que cambia todos los píxeles por encima de una luminancia de umbral a 0 y ilumina el resto en un valor máximo de canal único especificado.

Filtro que oscurece todos los píxeles más o igual que el brillo a una luminancia de umbral a 0 y deja el resto sin cambios.

Filtro que deja todos los píxeles atenuados o iguales en brillo a una luminancia de umbral sin cambios y oscurece el resto a 0.

Filtre los valores de brillo a un valor de umbral.

Filtro que transpone una imagen.

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Clase base que representa el kernel de un sombreador.

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Describe una capa de memoria Long-Short término en la red neuronal.

Matriz que representa el kernel de una transformación lineal.

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Kernel que funciona en dos matrices para crear una matriz nueva.

Realiza varias operaciones de copia de matriz.

Describe varias operaciones de copia de matriz.

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que MPSMatrixUnaryKernel calcula la factorización de Cholesky.

que MPSMatrixUnaryKernel calcula la factorización de LU mediante la dinamización parcial.

Describe el tamaño, el tipo de datos y el paso de una matriz principal de fila.

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Representa una operación de multiplicación de matriz ponderada, seguida de una operación de suma ponderada.

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que MPSMatrixBinaryKernel resuelve un sistema lineal de ecuaciones a través de la factorización de Cholesky.

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que MPSMatrixBinaryKernel resuelve un sistema lineal de ecuaciones a través de una matriz de coeficiente triangular.

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Kernel que realiza una asignación de una matriz a otra.

Realiza la multiplicación de matriz.

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Agrega los resultados de dos kernels.

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que MPSNNFilterNode realiza el muestreo bilineal.

Clase base abstracta de nodos aritméticos.

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Concatena los resultados de dos kernels.

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Directivas de relleno comunes predefinidas.

Divide los resultados de dos kernels.

Nodo de marcador de posición en un gráfico de red neuronal para una fase de filtrado de imágenes.

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Gráfico de red neuronal optimizada.

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Un nodo de marcador de posición para una imagen en un gráfico de red neuronal.

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que MPSNNFilterNode realiza el muestreo de Lanczos.

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Multiplica los resultados de dos kernels.

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Métodos de extensión a la IMPSNNPadding interfaz para admitir todos los métodos del protocolo MPSNNPadding.

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Nodo de grafo de red neuronal abstracto para el remuestreo de imágenes.

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Objeto de estado en un gráfico de red neuronal.

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Resta los resultados de dos kernels.

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Descripción estructural de una capa de red neuronal recurrente.

Una capa de red neuronal recurrente específicamente para los datos de imagen.

Una capa de red neuronal recurrente.

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Imagen que contiene el estado en una red neuronal recurrente con baciones de imágenes, ya que recorre en iteración su secuencia.

La matriz que contiene el estado como una red neuronal recurrente recorre en iteración su secuencia.

Describe la puerta interna en una red neuronal recurrente.

Almacenamiento temporal utilizado por redes neuronales convolucionales.

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Datos de imagen descartables.

Matriz asignada en la memoria privada de GPU.

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Matriz unidimensional asignada en la memoria privada de GPU.

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Representa una transformación de sombreador que genera una textura de otra.

Matriz unidimensional.

Describe la longitud y el tipo de datos de .MPSVector

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Especifica el intervalo de datos de histograma en un histograma, el número de entradas y si se va a codificar el canal alfa.

Opciones para la detección de puntos de clave en una imagen.

Opciones para la lectura y escritura de canales de características en una imagen.

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Describe una operación de copia que admite desplazamientos.

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Coordenada que representa un desplazamiento.

Coordenada que representa el origen de un sistema de coordenadas.

Estructura que representa una región como origen y un tamaño.

Transformación para su uso con un kernel de Lanczos.

Estructura que representa un ancho, alto y profundidad.

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Esta interfaz representa el protocolo MPSCNNBatchNormalizationDataSourceObjective-C .

Clase base para las clases que proporcionan pesos y términos de sesgo a los filtros de convolución.

Esta interfaz representa el protocolo MPSCNNGroupNormalizationDataSourceObjective-C .

Esta interfaz representa el protocolo MPSCNNInstanceNormalizationDataSourceObjective-C .

Esta interfaz representa el protocolo MPSDeviceProviderObjective-C .

Interfaz que describe un identificador específico de sombreadores de rendimiento metálico.

Esta interfaz representa el protocolo MPSHeapProviderObjective-C .

Interfaz que define un generador que genera a MPSImage partir de , IMTLCommandBuffery MPSImageDescriptor.MPSKernel

Interfaz que define métodos relacionados con cuando el tamaño de imagen se almacena en otra parte del gráfico.

Interfaz que define métodos de remuestreo de imágenes.

Esta interfaz representa el protocolo MPSNDArrayAllocatorObjective-C .

Esta interfaz representa el protocolo MPSNNGramMatrixCallbackObjective-C .

Esta interfaz representa el protocolo MPSNNLossCallbackObjective-C .

Interfaz que describe cómo los kernels deben rellenar sus entradas.

Esta interfaz representa el protocolo MPSNNTrainableNodeObjective-C .

Esta interfaz representa el protocolo MPSSVGFTextureAllocatorObjective-C .

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Enumera los valores que indican si y qué tipo de premultiplicación de color se aplicarán a los valores de color.

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Enumeración de marcado para las opciones disponibles para los kernels de convolución binaria.

Enumera la operación usada en una convolución binaria.

Los desarrolladores no deben usar esta clase en desuso.

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Enumera las funciones de activación disponibles de una neurona.

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Enumera si un búfer de datos es fila o columna principal

Enumera los valores que especifican tipos de datos de punto flotante.

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Enumera el comportamiento del sombreador en los bordes de las regiones e imágenes.

Enumera las descripciones del canal de imagen.

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Enumera las opciones de kernel que se pueden usar para OR que mejoran el rendimiento en determinados casos.

Enumera las formas de resultado de una descomposición de matriz.

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Opciones de cómo un grafo de red neuronal rellenará los resultados.

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Enumera el estado purgable de la textura subyacente de una imagen.

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Enumera cómo se deben combinar matrices o imágenes de entrada en una red neuronal recurrente.

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Enumera la dirección de propagación en una capa de una red neuronal recurrente.

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Comandos para copiar una textura de origen en una nueva ubicación. Se usa para filtros fuera de sitio.

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