Tensor

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
공용 인터페이스 텐서

Tensorflow Lite에서 사용되는 형식화된 다차원 배열입니다.

a의 기본 핸들 Tensor 에 의해 관리되는 NativeInterpreterWrapper , 클라이언트에 의해 폐쇄 될 필요하지 않습니다. 한 번 그러나 NativeInterpreterWrapper 폐쇄 된, 텐서 핸들은 무효화됩니다.

중첩 클래스

수업 Tensor.QuantizationParams 양자화 매개 변수가 테이블에 해당 QuantizationParameters 에서, TFLite 모델 스키마 파일.

공개 방법

추상적 의 ByteBuffer
asReadOnlyBuffer ()
반환 읽기 전용 ByteBuffer 텐서 데이터를 볼 수 있습니다.
추상적 인 데이터 형식
dataType와 ()
수익 DataType 텐서에 저장된 요소를.
추상 정수
하는 numBytes ()
텐서 데이터의 크기(바이트)를 반환합니다.
추상 정수
numDimensions ()
(이라고도 차원의 수를 돌려줍니다 순위 텐서의 참조).
추상 정수
numElements 개의 ()
텐서의 평면(1차원) 보기에서 요소 수를 반환합니다.
추상적 인 Tensor.QuantizationParams
quantizationParams ()
소유 내에서 텐서의 양자화 파라미터를 돌려줍니다 Interpreter .
추상 정수[]
형상 ()
수익 텐서, 즉, 각 차원의 크기를.
추상 정수[]
shapeSignature ()
원래 반환 모양 텐서, 즉, 각 차원의 크기를 - 어떤 크기 조정이 수행되기 전에.

공개 방법

공공 추상적 의 ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()

반환 읽기 전용 ByteBuffer 텐서 데이터를 볼 수 있습니다.

일반적으로,이 방법은 실행 된 후 출력 * 추론 텐서 데이터의 읽기 전용 뷰 *를 얻기위한 가장 유용하다 (예를 통해 Interpreter.run(Object, Object) ). 특히, 일부 그래프는 동적으로 정의 된 출력 버퍼에 공급하는 출력 수, 형성 한 Interpreter 어색. 사용 예제 :

interpreter.run(input, null);
 ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
 // Copy or read from outputBuffer.
 

경고: 텐서가 아직 할당되지 않은 경우(예: 추론이 실행되기 전에) 결과는 정의되지 않습니다. 기본 텐서 포인터는 텐서가 어떤 식으로든 무효화될 때 변경될 수 있습니다(예: 추론이 실행되거나 그래프 크기가 ​​조정된 경우). 따라서 즉시 사용을 넘어서 반환된 버퍼에 대한 참조를 보유하는 것은 *안전하지 않습니다* 바로 다음 추론. 예 * 나쁜 * 사용 :

ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
 interpreter.run(input, null);
 // Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).
 

던지다
IllegalArgumentException 텐서 데이터가 할당되지 않은 경우.

공공 추상적 인 데이터 유형 dataType와 ()

수익 DataType 텐서에 저장된 요소를.

공공 추상적 INT의하는 numBytes ()

텐서 데이터의 크기(바이트)를 반환합니다.

공공 추상적 INT의 numDimensions ()

(이라고도 차원의 수를 돌려줍니다 순위 텐서의 참조).

스칼라의 경우 0, 벡터의 경우 1, 행렬의 경우 2, 3차원 텐서의 경우 3 등입니다.

공공 추상적 INT의 numElements 개의 ()

텐서의 평면(1차원) 보기에서 요소 수를 반환합니다.

공공 추상적 Tensor.QuantizationParams의 quantizationParams ()

소유 내에서 텐서의 양자화 파라미터를 돌려줍니다 Interpreter .

만 양자화 텐서는 유효이 QuantizationParameters . 양자화되지 않은 텐서의 경우 scale 및 zero_point 값은 모두 0입니다.

공용 추상 INT [] 모양 ()

수익 텐서, 즉, 각 차원의 크기를.

보고
  • i 번째 요소가 텐서의 i 번째 차원 크기인 배열입니다.

공용 추상 INT [] shapeSignature ()

원래 반환 모양 텐서, 즉, 각 차원의 크기를 - 어떤 크기 조정이 수행되기 전에. 알 수 없는 치수는 -1 값으로 지정됩니다.

보고
  • i 번째 요소가 텐서의 i 번째 차원 크기인 배열입니다.