Tensorflow Lite で使用される型指定された多次元配列。
Tensorのネイティブ ハンドルはNativeInterpreterWrapperによって管理され、クライアントによって閉じられる必要はありません。ただし、 NativeInterpreterWrapperが閉じられると、テンソル ハンドルは無効になります。
ネストされたクラス
| クラス | Tensor.QuantizationParams | TFLite モデル スキーマ ファイルのテーブルQuantizationParametersに対応する量子化パラメーター。 | |
公開メソッド
| 抽象バイトバッファ | asReadOnlyBuffer () テンソル データの読み取り専用の ByteBufferビューを返します。 |
| 抽象データ型 | |
| 抽象整数 | バイト数() テンソル データのサイズをバイト単位で返します。 |
| 抽象整数 | numDimensions () Tensor の次元数 ( rankと呼ばれることもあります) を返します。 |
| 抽象整数 | 要素数() テンソルの平坦化された (1-D) ビューの要素数を返します。 |
| 抽象Tensor.QuantizationParams | quantizationParams () 所有するインタープリター内のテンソルの量子化パラメーターを返します。 |
| 抽象整数[] | |
| 抽象整数[] |
公開メソッド
public abstract ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()
テンソル データの読み取り専用のByteBufferビューを返します。
一般に、このメソッドは、出力テンソル データの読み取り専用ビューを取得するのに最も役立ちます。推論が実行された *後 (たとえば、 InterpreterApi.run(Object, Object)を介して)。特に、一部のグラフには動的に整形された出力があり、定義済みの出力バッファーをインタープリターに渡すのが面倒になる場合があります。使用例:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.警告: テンソルがまだ割り当てられていない場合 (たとえば、推論が実行される前)、結果は未定義です。テンソルが何らかの方法で無効化された場合 (たとえば、推論が実行された場合、またはグラフのサイズが変更された場合) に基になるテンソル ポインターも変更される可能性があることに注意してください。推論の直後。 *悪い* 使用例:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).スロー
| IllegalArgumentException | テンソル データが割り当てられていない場合。 |
|---|
public abstract int numBytes ()
テンソル データのサイズをバイト単位で返します。
public abstract int numDimensions ()
Tensor の次元数 ( rankと呼ばれることもあります) 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。
public 抽象 int numElements ()
テンソルの平坦化された (1-D) ビューの要素数を返します。
公開抽象Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()
所有するインタープリター内のテンソルの量子化パラメーターを返します。
量子化されたテンソルのみが有効なQuantizationParametersを持ちます。量子化されていないテンソルの場合、scale と zero_point の値は両方とも 0 です。
public abstract int[] shapeSignature ()
Tensor の元の形状、つまり、サイズ変更が実行される前の各次元のサイズを返します。不明な次元は -1 の値で指定されます。
戻り値
- i 番目の要素がテンソルの i 番目の次元のサイズである配列。