| Các lớp con gián tiếp đã biết |
Một mảng đa chiều được gõ tĩnh.
Có hai loại tensor trong TensorFlow Java: typed tensors và raw tensors . Cái trước ánh xạ bộ nhớ gốc tensor tới không gian dữ liệu được gõ n chiều, cho phép các thao tác I/O trực tiếp từ JVM, trong khi cái sau chỉ tham chiếu đến tensor gốc cho phép các hoạt động cơ bản và truy cập dữ liệu phẳng.
CẢNH BÁO: Tài nguyên mà đối tượng Tensor sử dụng phải được giải phóng rõ ràng bằng cách gọi phương thức close() khi đối tượng không còn cần thiết nữa. Ví dụ: sử dụng khối thử với tài nguyên:
try (Tensor t = Tensor.of(...)) {
doSomethingWith(t);
}Các phiên bản của Tensor không an toàn cho luồng.
Phương pháp công khai
| trừu tượng RawTensor | asRawTensor () Trả về một biểu diễn thô (chưa được gõ) của tensor này |
| khoảng trống trừu tượng | đóng () Giải phóng các tài nguyên liên quan đến Tensor. |
| kiểu dữ liệu trừu tượng | loại dữ liệu () Trả về DataType của các phần tử được lưu trữ trong tensor. |
| trừu tượng dài | numByte () Trả về kích thước, tính bằng byte, của dữ liệu tensor. |
| trừu tượng tĩnh <T mở rộng TType > T | |
| trừu tượng tĩnh <T mở rộng TType > T | |
| trừu tượng tĩnh <T mở rộng TType > T | |
| trừu tượng tĩnh <T mở rộng TType > T | |
| trừu tượng tĩnh <T mở rộng TType > T | của (Loại <T>, Hình dạng, ByteDataBuffer rawData) Tạo một Tensor thuộc bất kỳ loại nào từ dữ liệu thô được cung cấp bởi bộ đệm đã cho. |
| hình dạng trừu tượng | hình dạng () Trả về hình dạng của tensor. |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
trừu tượng công khai void đóng ()
Giải phóng các tài nguyên liên quan đến Tensor.
CẢNH BÁO: Điều này phải được áp dụng cho tất cả các tensor không được tạo ra bởi thao tác háo hức, nếu không bộ nhớ sẽ bị rò rỉ.
Đối tượng Tensor không còn sử dụng được sau khi close lại.
DataType trừu tượng công khai dataType ()
Trả về DataType của các phần tử được lưu trữ trong tensor.
tóm tắt công khai numBytes dài ()
Trả về kích thước, tính bằng byte, của dữ liệu tensor.
tóm tắt tĩnh công khai T của (loại Class<T>, Hình dạng, kích thước dài, Consumer<T> dataInitializer)
Phân bổ một tenxơ có kiểu dữ liệu, hình dạng và kích thước nhất định.
Phương thức này giống hệt với of(Class, Shape, Consumer) , ngoại trừ kích thước cuối cùng cho tensor có thể được đặt rõ ràng thay vì được tính toán từ kiểu dữ liệu và hình dạng.
Điều này có thể hữu ích cho các loại tensor lưu trữ dữ liệu cũng như siêu dữ liệu trong bộ nhớ tensor, chẳng hạn như bảng tra cứu trong một chuỗi tensor.
Thông số
| kiểu | lớp kiểu tensor |
|---|---|
| hình dạng | hình dạng của tensor |
| kích cỡ | size tính bằng byte của tensor hoặc -1 để tính kích thước từ hình dạng |
| bộ khởi tạo dữ liệu | phương thức nhận bộ truy cập vào dữ liệu tensor được phân bổ để khởi tạo |
Trả lại
- một tensor được phân bổ và khởi tạo
Ném
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu size nhỏ hơn không gian tối thiểu cần thiết để lưu trữ dữ liệu tensor |
|---|---|
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu size được đặt thành -1 nhưng các phần tử thuộc type đã cho có độ dài thay đổi (ví dụ: chuỗi) |
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu shape hoàn toàn hoặc một phần unknown |
| Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp | nếu tensor không được phân bổ |
Xem thêm
T trừu tượng tĩnh công khai của (Loại <T>, Hình dạng)
Phân bổ một tensor của một kiểu dữ liệu và hình dạng nhất định.
Lượng bộ nhớ cần phân bổ được lấy từ kiểu dữ liệu và hình dạng của tensor và không được khởi tạo.
Thông số
| kiểu | lớp kiểu tensor |
|---|---|
| hình dạng | hình dạng của tensor |
Trả lại
- một tensor được phân bổ nhưng chưa được khởi tạo
Ném
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu các phần tử của type đã cho có độ dài thay đổi (ví dụ: chuỗi) |
|---|---|
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu shape hoàn toàn hoặc một phần unknown |
| Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp | nếu tensor không được phân bổ |
T trừu tượng tĩnh công khai của (loại Class<T>, Hình dạng, kích thước dài)
Phân bổ một tenxơ có kiểu dữ liệu, hình dạng và kích thước nhất định.
Phương thức này giống hệt với of(Class, Shape) , ngoại trừ kích thước cuối cùng của tensor có thể được đặt rõ ràng thay vì tính toán nó từ kiểu dữ liệu và hình dạng, có thể lớn hơn không gian thực tế cần thiết để lưu trữ dữ liệu nhưng không nhỏ hơn .
Thông số
| kiểu | lớp kiểu tensor |
|---|---|
| hình dạng | hình dạng của tensor |
| kích cỡ | size tính bằng byte của tensor hoặc -1 để tính kích thước từ hình dạng |
Trả lại
- một tensor được phân bổ nhưng chưa được khởi tạo
Ném
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu size nhỏ hơn không gian tối thiểu cần thiết để lưu trữ dữ liệu tensor |
|---|---|
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu size được đặt thành -1 nhưng các phần tử thuộc type đã cho có độ dài thay đổi (ví dụ: chuỗi) |
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu shape hoàn toàn hoặc một phần unknown |
| Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp | nếu tensor không được phân bổ |
Xem thêm
tóm tắt tĩnh công khai T của (loại Class<T>, Hình dạng hình dạng , Consumer<T> dataInitializer)
Phân bổ và khởi tạo một tensor của một kiểu dữ liệu và hình dạng nhất định.
Lượng bộ nhớ cần phân bổ được lấy từ kiểu dữ liệu và hình dạng của tensor. Dữ liệu tensor được khởi tạo bằng cách gọi dataInitializer , nhận đối số giá trị được trả về bởi ERROR(/#data()) trên tensor được phân bổ. Ví dụ:
FloatNdArray data = ...
try (TFloat32 t = Tensor.of(TFloat32.class, Shape.of(2, 2), data::copyTo)) {
...
} Nếu dataInitializer không thành công và ném ra một ngoại lệ, tensor được phân bổ sẽ tự động được giải phóng trước khi thực hiện lại ngoại lệ tương tự.
Thông số
| kiểu | lớp kiểu tensor |
|---|---|
| hình dạng | hình dạng của tensor |
| bộ khởi tạo dữ liệu | phương thức nhận bộ truy cập vào dữ liệu tensor được phân bổ để khởi tạo |
Trả lại
- một tensor được phân bổ và khởi tạo
Ném
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu các phần tử của type đã cho có độ dài thay đổi (ví dụ: chuỗi) |
|---|---|
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu shape hoàn toàn hoặc một phần unknown |
| Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp | nếu tensor không được phân bổ |
tóm tắt tĩnh công khai T của (loại Class<T>, Hình dạng hình dạng , ByteDataBuffer rawData)
Tạo một Tensor thuộc bất kỳ loại nào từ dữ liệu thô được cung cấp bởi bộ đệm đã cho.
Dữ liệu phải được mã hóa thành data theo thông số kỹ thuật của API TensorFlow C.
Thông số
| kiểu | lớp kiểu tensor |
|---|---|
| hình dạng | hình dạng tensor. |
| dữ liệu thô | một bộ đệm chứa dữ liệu thô tensor. |
Ném
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu rawData không đủ lớn để chứa dữ liệu tensor |
|---|---|
| Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp | nếu shape hoàn toàn hoặc một phần unknown |
| Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp | nếu tensor không được phân bổ với các tham số đã cho |