GPU অনুমানের জন্য Delegate ।
দ্রষ্টব্য: Interpreter.Options.addDelegate() এবং Interpreter.run() কল করার সময়, কলারের বর্তমান থ্রেডে একটি EGLContext থাকতে হবে এবং একই EGLContext থেকে Interpreter.run() কল করতে হবে। যদি একটি EGLContext বিদ্যমান না থাকে, তাহলে প্রতিনিধি অভ্যন্তরীণভাবে একটি তৈরি করবে, কিন্তু তারপর ডেভেলপারকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে Interpreter.run() সবসময় একই থ্রেড থেকে কল করা হয়েছে যেখানে Interpreter.Options.addDelegate() বলা হয়েছিল।
নেস্টেড ক্লাস
| ক্লাস | GpuDelegate.Options | এই শ্রেণীটি অবজ্ঞা করা হয়েছে। পরিবর্তে GpuDelegateFactory.Options ব্যবহার করুন। | |
পাবলিক কনস্ট্রাক্টর
GpuDelegate ( GpuDelegateFactory.Options বিকল্প) | |
Gpu ডেলিগেট () |
পাবলিক পদ্ধতি
| অকার্যকর | বন্ধ () C রানটাইমে TFLite সম্পদ মুক্ত করে। |
| দীর্ঘ | getNativeHandle () TensorFlow Lite প্রতিনিধি বাস্তবায়নে একটি নেটিভ হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক কনস্ট্রাক্টর
পাবলিক Gpu ডেলিগেট ()
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক শূন্য বন্ধ ()
C রানটাইমে TFLite সম্পদ মুক্ত করে।
ব্যবহারকারী এই পদ্ধতিটি স্পষ্টভাবে কল করবে বলে আশা করা হচ্ছে।
সর্বজনীন দীর্ঘ getNativeHandle ()
TensorFlow Lite প্রতিনিধি বাস্তবায়নে একটি নেটিভ হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
দ্রষ্টব্য: জাভা Delegate নেটিভ ডেলিগেট ইন্সট্যান্সের মালিকানা বজায় রাখে এবং যেকোন InterpreterApi ইন্সট্যান্সের সাথে ব্যবহারের সময়কালের জন্য এর অস্তিত্ব নিশ্চিত করতে হবে।
দ্রষ্টব্য: দোভাষীর সাথে প্রতিনিধি সংযুক্ত না হওয়া পর্যন্ত নেটিভ ডেলিগেট ইন্সট্যান্স তৈরি করা যাবে না, তাই এই প্রতিনিধির সাথে দোভাষী তৈরি না হওয়া পর্যন্ত এই পদ্ধতিটি কল করা উচিত নয়।
রিটার্নস
- স্থানীয় প্রতিনিধি হ্যান্ডেল. C/C++ এ, এটি 'TfLiteOpaqueDelegate'-এর একটি পয়েন্টার হওয়া উচিত।