TFloat64
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
IEEE-754 64-битный тензорный тип с плавающей запятой двойной точности.
Публичные методы
| абстрактный статический TFloat64 | скалярOf (двойное значение) Выделяет новый тензор для хранения одного значения типа double. |
| абстрактный статический TFloat64 | tensorOf (форма фигуры , Consumer< TFloat64 > dataInit) Выделяет новый тензор заданной формы и инициализирует его данные. |
| абстрактный статический TFloat64 | |
| абстрактный статический TFloat64 | |
| абстрактный статический TFloat64 | tensorOf ( NdArray <Double> источник) Выделяет новый тензор, который является копией заданного массива двойников. |
| абстрактный статический TFloat64 | VectorOf (двойные... значения) Выделяет новый тензор для хранения вектора двойников. |
Унаследованные методы
Из интерфейса org.tensorflow.ndarray.NdArray | абстрактный NdArray <Double> | copyTo ( NdArray <Double> dst) Скопируйте содержимое этого массива в целевой массив. |
| абстрактный NdArraySequence <? расширяет NdArray <T>> | элементы (int DimensionIdx) Возвращает последовательность всех элементов заданного измерения. |
| абстрактное логическое значение | равно (Объект obj) Проверяет равенство между n-мерными массивами. |
| абстрактный NdArray <Double> | получить (длинные... координаты) Возвращает N-мерный элемент этого массива по заданным координатам. |
| абстрактный двойной | getObject (длинные... координаты) Возвращает значение скаляра, найденного в заданных координатах. |
| абстрактный NdArray <Double> | чтение ( DataBuffer <Double> dst) Считайте содержимое этого N-мерного массива в целевой буфер. |
| абстрактный NdArraySequence <? расширяет NdArray <T>> | скаляры () Возвращает последовательность всех скаляров в этом массиве. |
| абстрактный NdArray <Double> | set ( NdArray <Double> src, long... координаты) Присваивает значение N-мерного элемента, найденного по заданным координатам. |
| абстрактный NdArray <Double> | setObject (двойное значение, длинные... координаты) Присваивает значение скаляра, найденного в заданных координатах. |
| абстрактный NdArray <Double> | срез ( Индекс... индексы) Создает многомерное представление (или срез) этого массива путем сопоставления одного или нескольких измерений с заданными селекторами индекса. |
| абстрактный NdArray <Double> | запись ( DataBuffer <Double> src) Запишите содержимое этого N-мерного массива из исходного буфера. |
Из интерфейса org.tensorflow.Tensor | абстрактный RawTensor | асРоТензор () Возвращает необработанное (нетипизированное) представление этого тензора. |
| абстрактная пустота | закрывать () Освободите ресурсы, связанные с Тензором. |
| абстрактный тип данных | |
| абстрактный длинный | числобайт () Возвращает размер тензорных данных в байтах. |
| абстрактный статический <T расширяет TType > T | of (тип Class<T>, форма Shape , длинный размер, Consumer<T> dataInitializer) Выделяет тензор заданного типа данных, формы и размера. |
| абстрактный статический <T расширяет TType > T | of (тип Class<T>, форма Shape ) Выделяет тензор заданного типа данных и формы. |
| абстрактный статический <T расширяет TType > T | of (тип Class<T>, форма Shape , длинный размер) Выделяет тензор заданного типа данных, формы и размера. |
| абстрактный статический <T расширяет TType > T | of (тип Class<T>, форма Shape , Consumer<T> dataInitializer) Выделяет и инициализирует тензор заданного типа данных и формы. |
| абстрактный статический <T расширяет TType > T | of (тип Class<T>, форма Shape , ByteDataBuffer rawData) Создает тензор любого типа из необработанных данных, предоставленных данным буфером. |
| абстрактная форма | форма () Возвращает форму тензора. |
Из интерфейса java.lang.AutoCloseable | абстрактная пустота | закрывать () |
Публичные методы
общедоступный статический абстрактный TFloat64 скалярOf (двойное значение)
Выделяет новый тензор для хранения одного значения типа double.
Параметры
| ценить | double для сохранения в новом тензоре |
|---|
public static Abstract TFloat64 tensorOf ( Shape shape, Consumer < TFloat64 > dataInit)
Выделяет новый тензор заданной формы и инициализирует его данные.
Параметры
| форма | форма тензора для распределения |
|---|
| данныеинит | инициализатор тензорных данных |
|---|
Выделяет новый тензор заданной формы, инициализируемый предоставленными данными.
Параметры
| форма | форма тензора для распределения |
|---|
| данные | буфер двойников для инициализации тензора с помощью |
|---|
общедоступная статическая абстрактная TFloat64 tensorOf (форма формы )
Выделяет новый тензор заданной формы.
Параметры
| форма | форма тензора для распределения |
|---|
общедоступный статический абстрактный TFloat64 tensorOf ( NdArray <Double> src)
Выделяет новый тензор, который является копией заданного массива двойников.
Тензор будет иметь ту же форму, что и исходный массив, и его данные будут скопированы.
Параметры
| источник | исходный массив, передающий форму и данные новому тензору |
|---|
общедоступный статический абстрактный TFloat64 VectorOf (двойные... значения)
Выделяет новый тензор для хранения вектора двойников.
Параметры
| ценности | удваивается для хранения в новом тензоре |
|---|
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Отсутствует нужная мне информация"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Слишком сложен/слишком много шагов"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Устарел"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Проблема с переводом текста"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Проблемы образцов/кода"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Другое"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Прост для понимания"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Помог мне решить мою проблему"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Другое"
}]
