Tensor

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

スカラーBooleanテンソルで値を返します。

スカラーStringテンソルで値を返します。

Tensor に関連付けられたリソースを解放します。

警告:これは、eager 操作によって生成されなかったすべての tensor に対して呼び出す必要があります。そうしないと、メモリがリークします。

Tensor オブジェクトは、 close戻った後は使用できなくなります。

テンソルの内容をdstにコピーし、 dstを返します。

非スカラー テンソルの場合、このメソッドは基礎となるテンソルの内容を Java 配列にコピーします。スカラー テンソルの場合は、代わりにbytesValue() 、 floatValue() 、 doubleValue() 、 intValue() 、 longValue()またはbooleanValue()のいずれかを使用します。 dstのタイプと形状はテンソルと互換性がある必要があります。例えば：

int matrix[2][2] = { {1,2},{3,4} };
 try(Tensor t = Tensor.create(matrix)) {
   // Succeeds and prints "3"
   int[][] copy = new int[2][2];
   System.out.println(t.copyTo(copy)[1][0]);

   // Throws IllegalArgumentException since the shape of dst does not match the shape of t.
   int[][] dst = new int[4][1];
   t.copyTo(dst);
 }
 

基礎となるデータ型が何であるべきかを判断するためにクラスが検査されるオブジェクトからテンソルを作成します。

指定されたバッファーからのデータを使用して、任意のタイプの Tensor を作成します。

TensorFlow C APIの仕様に従って、テンソルのデータがdataにエンコードされている任意のタイプの指定された形状で Tensor を作成します。

指定されたバッファーからのデータを使用してDouble Tensor を作成します。

要素をバッファーから (現在の位置から開始して) テンソルにコピーすることにより、指定された形状を持つ Tensor を作成します。たとえば、 shape = {2,3} (2x3 行列を表す) の場合、バッファーには 6 つの要素が残っている必要があり、このメソッドによって消費されます。

指定されたバッファーからのデータを使用してLong Tensor を作成します。

要素をバッファーから (現在の位置から開始して) テンソルにコピーすることにより、指定された形状を持つ Tensor を作成します。たとえば、 shape = {2,3} (2x3 行列を表す) の場合、バッファーには 6 つの要素が残っている必要があり、このメソッドによって消費されます。

指定されたバッファーからのデータを使用してIntegerテンソルを作成します。

要素をバッファーから (現在の位置から開始して) テンソルにコピーすることにより、指定された形状を持つ Tensor を作成します。たとえば、 shape = {2,3} (2x3 行列を表す) の場合、バッファーには 6 つの要素が残っている必要があり、このメソッドによって消費されます。

指定されたバッファーからのデータを使用してFloat Tensor を作成します。

要素をバッファーから (現在の位置から開始して) テンソルにコピーすることにより、指定された形状を持つ Tensor を作成します。たとえば、 shape = {2,3} (2x3 行列を表す) の場合、バッファーには 6 つの要素が残っている必要があり、このメソッドによって消費されます。

Java オブジェクトから Tensor を作成します。

Tensor 、限られたタイプのセットの要素の多次元配列です。すべての Java オブジェクトをTensorに変換できるわけではありません。特に、引数obj 、プリミティブ (float、double、int、long、boolean、byte) またはこれらのプリミティブの 1 つの多次元配列のいずれかでなければなりません。引数のtype最初の引数を TensorFlow 型として解釈する方法を指定します。例えば：

// Valid: A 64-bit integer scalar.
 Tensor<Long> s = Tensor.create(42L, Long.class);

 // Valid: A 3x2 matrix of floats.
 float[][] matrix = new float[3][2];
 Tensor<Float> m = Tensor.create(matrix, Float.class);

 // Invalid: Will throw an IllegalArgumentException as an arbitrary Object
 // does not fit into the TensorFlow type system.
 Tensor<?> o = Tensor.create(new Object())

 // Invalid: Will throw an IllegalArgumentException since there are
 // a differing number of elements in each row of this 2-D array.
 int[][] twoD = new int[2][];
 twoD[0] = new int[1];
 twoD[1] = new int[2];
 Tensor<Integer> x = Tensor.create(twoD, Integer.class);
 

// Valid: A String tensor.
 Tensor<String> s = Tensor.create(new byte[]{1, 2, 3}, String.class);

 // Java Strings will need to be encoded into a byte-sequence.
 String mystring = "foo";
 Tensor<String> s = Tensor.create(mystring.getBytes("UTF-8"), String.class);

 // Valid: Matrix of String tensors.
 // Each element might have a different length.
 byte[][][] matrix = new byte[2][2][];
 matrix[0][0] = "this".getBytes("UTF-8");
 matrix[0][1] = "is".getBytes("UTF-8");
 matrix[1][0] = "a".getBytes("UTF-8");
 matrix[1][1] = "matrix".getBytes("UTF-8");
 Tensor<String> m = Tensor.create(matrix, String.class);
 

Tensor に格納されている要素のDataTypeを返します。

スカラーDoubleテンソルで値を返します。

Tensor<U>型のこの Tensor オブジェクトを返します。 。このメソッドはTensor<?>型の値が与えられた場合に便利です。 。

スカラーFloatテンソルで値を返します。

スカラーIntegerテンソルで値を返します。

スカラーLongテンソルで値を返します。

テンソル データのサイズをバイト単位で返します。

Tensor の次元数 ( rankとも呼ばれます) を返します。

スカラーの場合は 0、ベクトルの場合は 1、行列の場合は 2、3 次元テンソルの場合は 3 などになります。

テンソルの平坦化 (1-D) ビュー内の要素の数を返します。

テンソルの形状、つまり各次元のサイズを返します。

Tensor のタイプと形状を説明する文字列を返します。

Longテンソルのデータを指定されたバッファーに書き込みます。

numElements()要素をバッファにコピーします。

Doubleテンソルのデータを指定されたバッファーに書き込みます。

numElements()要素をバッファにコピーします。

Integerテンソルのデータを指定されたバッファーに書き込みます。

numElements()要素をバッファにコピーします。

テンソル データを指定されたバッファーに書き込みます。

numBytes()バイトをプリミティブ型のネイティブ バイト順でバッファにコピーします。

Floatテンソルのデータを指定されたバッファに書き込みます。

numElements()要素をバッファにコピーします。