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Tensor

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interfaccia pubblica Tensor

Un array multidimensionale tipizzato utilizzato in Tensorflow Lite.

Il manico nativo di un Tensor è gestito da NativeInterpreterWrapper , e non aveva bisogno di essere chiuso da parte del cliente. Tuttavia, una volta che il NativeInterpreterWrapper è stato chiuso, la maniglia tensore sarà invalidata.

Classi nidificate

classe Tensor.QuantizationParams Parametri di quantizzazione che corrisponde al tavolo, QuantizationParameters , nel file di schema TFLite modello.

Metodi pubblici

astratto ByteBuffer
asReadOnlyBuffer ()
Restituisce una sola lettura ByteBuffer vista dei dati tensore.
astratto DataType
dataType ()
Restituisce il DataType degli elementi memorizzati nel Tensor.
astratto
numBytes ()
Restituisce la dimensione, in byte, dei dati del tensore.
astratto
numDimensions ()
Restituisce il numero di dimensioni (talvolta indicato come rango ) del tensore.
astratto
numElements ()
Restituisce il numero di elementi in una vista appiattita (1-D) del tensore.
astratti Tensor.QuantizationParams
quantizationParams ()
Restituisce i parametri di quantizzazione del tensore all'interno del possedere Interpreter .
int astratto[]
Forma ()
Restituisce la forma del tensore, cioè, le dimensioni di ogni dimensione.
int astratto[]
shapeSignature ()
Restituisce l'originale forma del tensore, vale a dire, le dimensioni di ogni dimensione - prima è stato eseguito alcun ridimensionamento.

Metodi pubblici

public abstract ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()

Restituisce una sola lettura ByteBuffer vista dei dati tensore.

In generale, questo metodo è più utile per ottenere una visualizzazione di sola lettura dei dati di uscita tensoriali, * dopo inferenza * è stata eseguita (ad esempio, tramite Interpreter.run(Object, Object) ). In particolare, alcuni grafici sono dinamicamente forma uscite, che possono rendere alimentazione di un buffer di uscita predefinito al Interpreter scomodo. Esempio di utilizzo:

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

ATTENZIONE: Se il tensore non è stato ancora allocato, ad esempio prima che l'inferenza sia stata eseguita, il risultato è indefinito. Nota che il puntatore del tensore sottostante può anche cambiare quando il tensore viene invalidato in qualsiasi modo (ad esempio, se viene eseguita l'inferenza o il grafico viene ridimensionato), quindi *non* è sicuro mantenere un riferimento al buffer restituito oltre l'uso immediato subito dopo l'inferenza. Esempio * male * utilizzo:

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

tiri
IllegalArgumentException se i dati del tensore non sono stati allocati.

public abstract DataType dataType ()

Restituisce il DataType degli elementi memorizzati nel Tensor.

public int numBytes astratte ()

Restituisce la dimensione, in byte, dei dati del tensore.

public int numDimensions astratte ()

Restituisce il numero di dimensioni (talvolta indicato come rango ) del tensore.

Sarà 0 per uno scalare, 1 per un vettore, 2 per una matrice, 3 per un tensore tridimensionale, ecc.

public int numElements astratte ()

Restituisce il numero di elementi in una vista appiattita (1-D) del tensore.

public abstract Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()

Restituisce i parametri di quantizzazione del tensore all'interno del possedere Interpreter .

Solo i tensori quantizzati hanno validi QuantizationParameters . Per tensore non quantizzato, i valori di scala e punto_zero sono entrambi 0.

public int astratta [] forma ()

Restituisce la forma del tensore, cioè, le dimensioni di ogni dimensione.

ritorna
  • un array in cui l'i-esimo elemento è la dimensione della i-esima dimensione del tensore.

public int astratto [] shapeSignature ()

Restituisce l'originale forma del tensore, vale a dire, le dimensioni di ogni dimensione - prima è stato eseguito alcun ridimensionamento. Le dimensioni sconosciute sono designate con un valore di -1.

ritorna
  • un array in cui l'i-esimo elemento è la dimensione della i-esima dimensione del tensore.