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Les API Win32 de l’opérateur personnalisé Windows Machine Learning se trouvent dans MLOperatorAuthor.h.
API
Vous trouverez ci-dessous la liste des API d’opérateur personnalisé, avec leur syntaxe et leurs descriptions.
Énumérations
| Nom | Descriptif |
|---|---|
| MLOperatorAttributeType | Spécifie le type d’un attribut. Chaque type d’attribut correspond numériquement au type ONNX correspondant. |
| MLOperatorEdgeType | Spécifie les types d’un bord d’entrée ou de sortie d’un opérateur. |
| MLOperatorExecutionType (Type d'Exécution de l'Opérateur ML) | Spécifie si un noyau utilise le processeur ou le GPU pour le calcul. |
| MLOperatorKernelOptions | Spécifie les options utilisées lors de l’inscription de noyaux d’opérateur personnalisés. |
| MLOperatorParameterOptions | Spécifie les indicateurs d’option des arêtes d’entrée et de sortie des opérateurs. |
| MLOperatorSchemaEdgeTypeFormat | Spécifie la façon dont les types de bords d’entrée et de sortie sont décrits. |
| MLOperatorTensorDataType | Spécifie le type de données d’un tensoriel. Chaque type de données correspond numériquement au type ONNX correspondant. |
Fonctions
| Nom | Descriptif |
|---|---|
| MLCreateOperatorRegistry | Crée une instance de IMLOperatorRegistry qui peut enregistrer un noyau d’opérateur personnalisé et un schéma d’opérateur personnalisé. |
Interfaces
| Nom | Descriptif |
|---|---|
| IMLOperatorAttributes | Représente les valeurs des attributs d’un opérateur, comme déterminé par un modèle à l’aide de l’opérateur. |
| IMLOperatorKernel | Implémenté par des noyaux d’opérateur personnalisés. |
| IMLOperatorKernelContext | Fournit des informations sur l’utilisation d’un opérateur pendant le calcul des noyaux. |
| IMLOperatorKernelCreationContext | Fournit des informations sur l’utilisation d’un opérateur pendant la création de noyaux. |
| IMLOperatorKernelFactory | Implémenté par l’auteur d’un noyau d’opérateur personnalisé pour créer des instances de ce noyau. |
| IMLOperatorRegistry | Représente une instance d’un registre pour le noyau et le schéma d’opérateur personnalisés. |
| IMLOperatorShapeInferenceContext | Fournit des informations sur l’utilisation d’un opérateur pendant que les inférences de forme sont appelées. |
| IMLOperatorShapeInferrer | Implémenté par les formateurs de formes pour inférer les formes des bords du tenseur de sortie d’un opérateur. |
| IMLOperatorTensor | Représentation d’un tensoriel utilisé lors du calcul des noyaux d’opérateur personnalisés. |
| IMLOperatorTensorShapeDescription | Représente l’ensemble des formes de tenseurs d’entrée et de sortie de l'opérateur. |
| IMLOperatorTypeInferenceContext | Fournit des informations sur l’utilisation d’un opérateur pendant que les inférences de type sont appelées. |
| IMLOperatorTypeInferrer | Implémenté par les déducteurs de type pour inférer les types des arêtes de sortie d’un opérateur. |
Structures
| Nom | Descriptif |
|---|---|
| MLOperatorAttribute | Spécifie le nom et les propriétés d’un attribut d’un opérateur personnalisé. |
| MLOperatorAttributeNameValue | Spécifie le nom et la ou les valeurs d’un attribut d’un opérateur personnalisé. |
| MLOperatorEdgeDescription | Spécifie les propriétés d’un bord d’entrée ou de sortie d’un opérateur. |
| MLOperatorEdgeTypeConstraint | Spécifie des contraintes sur les types d’arêtes pris en charge dans les noyaux et schémas d’opérateur personnalisés. |
| MLOperatorKernelDescription | Description d’un noyau d’opérateur personnalisé utilisé pour enregistrer ce schéma. |
| MLOperatorSchemaDescription | Description d’un schéma d’opérateur personnalisé utilisé pour enregistrer ce schéma. |
| MLOperatorSchemaEdgeDescription | Spécifie des informations sur un bord d’entrée ou de sortie d’un opérateur. |
| MLOperatorSetId | Spécifie l’identité d’un jeu d’opérateurs. |
Remarque
Utilisez les ressources suivantes pour obtenir de l’aide sur Windows ML :
- Pour poser ou répondre à des questions techniques sur Windows ML, utilisez la balise Windows-Machine Learning sur Stack Overflow.
- Pour signaler un bogue, veuillez signaler un problème dans notre plateforme GitHub.