Uma matriz multidimensional digitada usada no Tensorflow Lite.
A alça nativa de uma Tensor é gerido por NativeInterpreterWrapper , e não precisava ser fechada pelo cliente. No entanto, uma vez que o NativeInterpreterWrapper foi fechado, o cabo tensor será invalidado.
Classes aninhadas
| classe | Tensor.QuantizationParams | Parâmetros de quantização que corresponde à mesa, QuantizationParameters , no arquivo de esquema TFLite Modelo. | |
Métodos Públicos
| abstrato ByteBuffer | asReadOnlyBuffer () Retorna um read-only ByteBuffer vista dos dados tensor. |
| abstrato DataType | |
| int abstrato | numBytes () Retorna o tamanho, em bytes, dos dados do tensor. |
| int abstrato | numDimensions () Retorna o número de dimensões (por vezes referido como classificação ) do Tensor. |
| int abstrato | numElements () Retorna o número de elementos em uma visualização plana (1-D) do tensor. |
| abstratos Tensor.QuantizationParams | quantizationParams () Retorna os parâmetros de quantização do tensor dentro do possuir Interpreter . |
| abstract int [] | |
| abstract int [] | shapeSignature () Retorna o original forma do Tensor, ou seja, os tamanhos de cada dimensão - antes de qualquer redimensionamento foi realizada. |
Métodos Públicos
public abstract ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()
Retorna um read-only ByteBuffer vista dos dados tensor.
Em geral, este método é mais útil para a obtenção de uma visualização apenas de leitura de dados de saída de tensores, * depois * inferência foi executada (por exemplo, através de Interpreter.run(Object, Object) ). Em particular, alguns gráficos moldaram dinamicamente saídas, que podem fazer a alimentação de um tampão de saída predefinida para o Interpreter estranho. Exemplo de utilização:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.
AVISO: Se o tensor ainda não foi alocado, por exemplo, antes da inferência ser executada, o resultado é indefinido. Observe que o ponteiro do tensor subjacente também pode mudar quando o tensor é invalidado de qualquer forma (por exemplo, se a inferência for executada ou o gráfico for redimensionado), então * não * é seguro manter uma referência ao buffer retornado além do uso imediato diretamente após a inferência. Exemplo * má * uso:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).
Lança
| Exceção de argumento ilegal | se os dados do tensor não foram alocados. |
|---|
numBytes int abstratas públicas ()
Retorna o tamanho, em bytes, dos dados do tensor.
numDimensions int abstratas públicas ()
Retorna o número de dimensões (por vezes referido como classificação ) do Tensor.
Será 0 para um escalar, 1 para um vetor, 2 para uma matriz, 3 para um tensor tridimensional etc.
numElements int abstratas públicas ()
Retorna o número de elementos em uma visualização plana (1-D) do tensor.
abstratos públicas Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()
Retorna os parâmetros de quantização do tensor dentro do possuir Interpreter .
Somente tensores quantizados têm válidos QuantizationParameters . Para tensores que não são quantizados, os valores de escala e zero_point são ambos 0.
int abstrato pública [] forma ()
Retorna a forma do tensor, isto é, os tamanhos de cada dimensão.
Devoluções
- uma matriz onde o i-ésimo elemento é o tamanho da i-ésima dimensão do tensor.
int abstrato pública [] shapeSignature ()
Retorna o original forma do Tensor, ou seja, os tamanhos de cada dimensão - antes de qualquer redimensionamento foi realizada. Dimensões desconhecidas são designadas com um valor de -1.
Devoluções
- uma matriz onde o i-ésimo elemento é o tamanho da i-ésima dimensão do tensor.