TType

パブリックインターフェイスTType
既知の間接サブクラス

すべての型付きテンソルに共通のインターフェイス。

型付きテンソルは、ネイティブ メモリを n 次元データ空間にマッピングすることでRawTensorをラップし、JVM からの直接 I/O アクセスを可能にします。

TTypeのサブインターフェイスは、ジェネリック パラメーターとして TensorFlow のさまざまなエンティティに伝播され、それらが運ぶテンソルのタイプを識別します。たとえば、 Operand<TFloat32> 32 ビット浮動小数点テンソルを出力するオペランドです。このパラメーターは、コンパイル時の計算のオペランド間の型互換性を保証します。例えば：

Ops tf = Ops.create();

 Constant<TFloat32> c1 = tf.array(2.0f, 3.0f, 2.0f);
 Constant<TFloat32> c2 = tf.array(1.0f, 2.0f, 3.0f);
 Constant<TInt32> c3 = tf.array(2, 3, 2);

 tf.math.add(c1, c2);  // OK
 tf.math.add(c1, c3);  // Compilation failure

すべての型付きテンソルが何らかの方法でNdArrayを実装してデータへのアクセスを提供したとしても、 TType次の理由により、意図的にこのインターフェイスから直接拡張しません。

  • このレベルでNdArrayを実装すると、ボックス型アクセサのみを公開できます。これは、プリミティブ相当品よりもパフォーマンスが低く、 NdArrayのサブインターフェイス (例: FloatNdArray ) によってのみ公開されます。
  • TType 、 NdArray型指定するための新しいジェネリック パラメーターを運ぶ必要があります。これにより、このインターフェイスのインスタンスを受け入れるか返すメソッドのシグネチャの冗長性が高まりますが、これは非常に一般的です。
したがって、データにアクセスする前にユーザーがTTypeの参照を具象テンソル型にキャストすることを強制すると、パフォーマンスの向上が保証され、可読性が向上します。

パブリックメソッド

抽象的な空白
近い（）
Tensor に関連付けられたリソースを解放します。
抽象データ型
データ型()
テンソルに格納されている要素のDataTypeを返します。
抽象的な長い
numBytes ()
テンソル データのサイズをバイト単位で返します。
抽象クラス<? TTypeを拡張 >
タイプ（）
このテンソルの型をTTypeの登録されたサブクラスとして返します。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

パブリック抽象 void close ()

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 リークが発生します。

Tensor オブジェクトは、 close戻った後は使用できなくなります。

public abstract DataType dataType ()

テンソルに格納されている要素のDataTypeを返します。

パブリック抽象long numBytes ()

テンソル データのサイズをバイト単位で返します。

パブリック抽象クラス<? extends TType > type ()

このテンソルの型をTTypeの登録されたサブクラスとして返します。