Tensor

Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
public interface tensor

Một mảng đa chiều đã nhập được sử dụng trong Tensorflow Lite.

Tay cầm có nguồn gốc của một Tensor được quản lý bởi NativeInterpreterWrapper , và không cần thiết phải đóng cửa do khách hàng. Tuy nhiên, một khi NativeInterpreterWrapper đã bị đóng cửa, tay cầm tensor sẽ bị vô hiệu.

Lớp học lồng nhau

lớp Tensor.QuantizationParams Thông số lượng tử tương ứng với bảng, QuantizationParameters , trong tập tin schema TFLite Model.

Phương thức công khai

trừu tượng ByteBuffer
asReadOnlyBuffer ()
Returns một read-only ByteBuffer xem các dữ liệu tensor.
trừu tượng DataType
datatype ()
Trả về DataType của các yếu tố được lưu trữ trong các tensor.
int trừu tượng
numBytes ()
Trả về kích thước, tính bằng byte, của dữ liệu tensor.
int trừu tượng
numDimensions ()
Trả về số kích thước (đôi khi được gọi là rank ) của tensor.
int trừu tượng
numElements ()
Trả về số phần tử trong chế độ xem phẳng (1-D) của tensor.
trừu tượng Tensor.QuantizationParams
quantizationParams ()
Trả về thông số lượng tử của tensor trong việc sở hữu Interpreter .
int trừu tượng []
hình dạng ()
Trả về hình dạng của tensor, tức là các kích thước của mỗi chiều.
int trừu tượng []
shapeSignature ()
Trả về gốc hình dạng của tensor, tức là các kích thước của mỗi chiều - trước khi bất kỳ thay đổi kích thước được thực hiện.

Phương thức công khai

public abstract ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()

Returns một read-only ByteBuffer xem các dữ liệu tensor.

Nói chung, phương pháp này là hữu ích nhất cho việc thu thập một cái nhìn chỉ đọc dữ liệu đầu ra tensor, * sau * suy luận đã được thực hiện (ví dụ, thông qua Interpreter.run(Object, Object) ). Đặc biệt, một số đồ thị đã động hình kết quả đầu ra, có thể làm cho ăn một bộ đệm đầu ra được xác định trước để các Interpreter vụng về. Ví dụ sử dụng:

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

CẢNH BÁO: Nếu tensor chưa được cấp phát, ví dụ, trước khi suy luận được thực hiện, kết quả là không xác định. Lưu ý rằng con trỏ tensor bên dưới cũng có thể thay đổi khi tensor bị vô hiệu theo bất kỳ cách nào (ví dụ: nếu suy luận được thực hiện hoặc đồ thị được thay đổi kích thước), vì vậy * không * an toàn để giữ một tham chiếu đến bộ đệm được trả về ngoài việc sử dụng ngay lập tức trực tiếp sau suy luận. Ví dụ * xấu * Cách dùng:

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

Ném
Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp nếu dữ liệu tensor chưa được cấp phát.

public abstract DataType datatype ()

Trả về DataType của các yếu tố được lưu trữ trong các tensor.

public abstract int numBytes ()

Trả về kích thước, tính bằng byte, của dữ liệu tensor.

public abstract int numDimensions ()

Trả về số kích thước (đôi khi được gọi là rank ) của tensor.

Sẽ là 0 đối với đại lượng vô hướng, 1 đối với vectơ, 2 đối với ma trận, 3 đối với tensor 3 chiều, v.v.

public abstract int numElements ()

Trả về số phần tử trong chế độ xem phẳng (1-D) của tensor.

public abstract Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()

Trả về thông số lượng tử của tensor trong việc sở hữu Interpreter .

Chỉ tensors lượng tử có giá trị QuantizationParameters . Đối với tensor không được lượng tử hóa, giá trị của scale và zero_point đều bằng 0.

public int trừu tượng [] hình dạng ()

Trả về hình dạng của tensor, tức là các kích thước của mỗi chiều.

Lợi nhuận
  • một mảng trong đó phần tử thứ i là kích thước của kích thước thứ i của tensor.

public int trừu tượng [] shapeSignature ()

Trả về gốc hình dạng của tensor, tức là các kích thước của mỗi chiều - trước khi bất kỳ thay đổi kích thước được thực hiện. Kích thước không xác định được chỉ định với giá trị -1.

Lợi nhuận
  • một mảng trong đó phần tử thứ i là kích thước của kích thước thứ i của tensor.