IEEE-754 반정밀도 16비트 부동 소수점 텐서 유형.
Java에는 16비트에 맞는 부동 소수점 유형이 없으므로 JVM에서 이 유형의 텐서에 쓰거나 읽는 각 32비트 값에 대해 변환(정밀도 손실 가능성 있음)이 필요합니다. 따라서 텐서에서 많은 I/O 작업이 예상되는 경우 가능할 때마다 TFloat32
또는 TFloat64
데이터 유형을 사용하여 작업하면 성능이 향상됩니다.
또한 TFloat16
텐서는 대부분의 CPU가 기본적으로 이 형식을 지원하지 않기 때문에 GPU 메모리에 있는 경우 일반적으로 더 나은 성능을 발휘합니다. 16비트 부동 소수점에 대한 CPU 계산의 경우 TBfloat16
텐서 유형이 더 나은 옵션일 수 있습니다.
공개 방법
추상 정적 TFloat16 | scalarOf (부동 소수점 값) 단일 부동 소수점 값을 저장하기 위해 새 텐서를 할당합니다. |
추상 정적 TFloat16 | |
추상 정적 TFloat16 | |
추상 정적 TFloat16 | |
추상 정적 TFloat16 | |
추상 정적 TFloat16 | 벡터오브 (부동... 값) 부동 소수점 벡터를 저장하기 위해 새 텐서를 할당합니다. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 정적 추상 TFloat16 scalarOf (부동 소수점 값)
단일 부동 소수점 값을 저장하기 위해 새 텐서를 할당합니다.
매개변수
값 | 새로운 텐서에 저장할 float |
---|
보고
- 새로운 텐서
공개 정적 추상 TFloat16 tensorOf ( 모양 모양, FloatDataBuffer 데이터)
제공된 데이터로 초기화된 지정된 모양의 새 텐서를 할당합니다.
매개변수
모양 | 할당할 텐서의 모양 |
---|---|
데이터 | 텐서를 초기화하기 위한 부동 소수점 버퍼 |
보고
- 새로운 텐서
공개 정적 추상 TFloat16 tensorOf ( 모양 모양 , 소비자< TFloat16 > dataInit)
주어진 형태의 새로운 텐서를 할당하고 해당 데이터를 초기화합니다.
매개변수
모양 | 할당할 텐서의 모양 |
---|---|
데이터 초기화 | 텐서 데이터 초기화 |
보고
- 새로운 텐서
던지기
TensorFlow예외 | 텐서를 할당하거나 초기화할 수 없는 경우 |
---|
공개 정적 추상 TFloat16 tensorOf ( NdArray <Float> src)
주어진 부동 소수점 배열의 복사본인 새 텐서를 할당합니다.
텐서는 소스 배열과 동일한 모양을 가지며 해당 데이터가 복사됩니다.
매개변수
소스 | 새 텐서에 모양과 데이터를 제공하는 소스 배열 |
---|
보고
- 새로운 텐서
공개 정적 추상 TFloat16 벡터Of (부동... 값)
부동 소수점 벡터를 저장하기 위해 새 텐서를 할당합니다.
매개변수
가치 | 새 텐서에 저장하기 위한 부동 소수점 |
---|
보고
- 새로운 텐서