TensorBuffer

निर्दिष्ट DataType के साथ एक खाली गतिशील TensorBuffer बनाता है। निर्मित TensorBuffer का आकार {0} है।

विभिन्न बफ़र आकारों के सरणियों या डेटा बफ़र्स को लोड करते समय डायनेमिक टेन्सरबफ़र्स मेमोरी को पुनः आवंटित करेंगे। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

 // Creating a float dynamic TensorBuffer:
 TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createDynamic(DataType.FLOAT32);
 // Loading a float array:
 float[] arr1 = new float[] {1, 2, 3};
 tensorBuffer.loadArray(arr, new int[] {arr1.length});
 // loading another float array:
 float[] arr2 = new float[] {1, 2, 3, 4, 5};
 tensorBuffer.loadArray(arr, new int[] {arr2.length});
 // loading a third float array with the same size as arr2, assuming shape doesn't change:
 float[] arr3 = new float[] {5, 4, 3, 2, 1};
 tensorBuffer.loadArray(arr);
 // loading a forth float array with different size as arr3 and omitting the shape will result
 // in error:
 float[] arr4 = new float[] {3, 2, 1};
 tensorBuffer.loadArray(arr); // Error: The size of byte buffer and the shape do not match.
 

निर्दिष्ट shape और DataType के साथ एक TensorBuffer बनाता है। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

 // Creating a float TensorBuffer with shape {2, 3}:
 int[] shape = new int[] {2, 3};
 TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(shape, DataType.FLOAT32);
 

 // Creating an uint8 TensorBuffer of a scalar:
 int[] shape = new int[] {};
 TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(shape, DataType.UINT8);
 

 // Creating an empty uint8 TensorBuffer:
 int[] shape = new int[] {0};
 TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(shape, DataType.UINT8);
 

एक बार बन जाने के बाद निश्चित आकार के TensorBuffer का आकार नहीं बदला जा सकता है।

निर्दिष्ट DataType के साथ, दूसरे से डेटा की डीप-कॉपी करके एक TensorBuffer बनाता है।

डेटा बफ़र लौटाता है.

इस बफ़र का डेटा प्रकार लौटाता है।

बफ़र का फ़्लैटसाइज़ प्राप्त करता है।

इस बफ़र में संग्रहीत मानों की एक फ़्लोट सरणी लौटाता है। यदि बफ़र फ़्लोट से भिन्न प्रकार का है, तो मान फ़्लोट में परिवर्तित हो जाएंगे। उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 में मानों को uint8 से फ़्लोट में परिवर्तित किया जाएगा।

किसी दिए गए इंडेक्स पर फ़्लोट मान लौटाता है। यदि बफ़र फ़्लोट से भिन्न प्रकार का है, तो मान फ़्लोट में परिवर्तित हो जाएगा। उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 से मान पढ़ते समय, मान को पहले uint8 के रूप में पढ़ा जाएगा, और फिर uint8 से फ्लोट में परिवर्तित किया जाएगा।

 For example, a TensorBuffer with shape {2, 3} that represents the following array,
 [[0.0f, 1.0f, 2.0f], [3.0f, 4.0f, 5.0f]].

 The fourth element (whose value is 3.0f) in the TensorBuffer can be retrieved by:
 float v = tensorBuffer.getFloatValue(3);
 

इस बफ़र में संग्रहीत मानों की एक पूर्णांक सरणी लौटाता है। यदि बफ़र int से भिन्न प्रकार का है, तो मान int में परिवर्तित हो जाएंगे, और परिशुद्धता का नुकसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, {400.32f, 23.04f} मानों के साथ TensorBufferFloat से एक int सरणी प्राप्त करना, आउटपुट {400, 23} है।

किसी दिए गए सूचकांक पर एक पूर्णांक मान लौटाता है। यदि बफ़र int से भिन्न प्रकार का है, तो मान int में परिवर्तित हो जाएगा। उदाहरण के लिए, TensorBufferFloat से मान पढ़ते समय, मान को पहले फ्लोट के रूप में पढ़ा जाएगा, और फिर फ्लोट से इंट में परिवर्तित किया जाएगा। परिशुद्धता की हानि लागू हो सकती है.

 For example, a TensorBuffer with shape {2, 3} that represents the following array,
 [[0.0f, 1.0f, 2.0f], [3.0f, 4.0f, 5.0f]].

 The fourth element (whose value is 3.0f) in the TensorBuffer can be retrieved by:
 int v = tensorBuffer.getIntValue(3);
 Note that v is converted from 3.0f to 3 as a result of type conversion.
 

वर्तमान स्वरूप मिलता है. (अप्रत्याशित संशोधन से बचने के लिए एक प्रति यहां लौटा रहा हूं।)

सरणी में किसी एकल तत्व के बाइट्स की संख्या लौटाता है। उदाहरण के लिए, एक फ्लोट बफ़र 4 लौटाएगा, और एक बाइट बफ़र 1 लौटाएगा।

यदि TensorBuffer गतिशील आकार का है (मनमाने ढंग से आकार बदल सकता है) तो लौटाता है।

विशिष्ट आकार के साथ इस बफ़र में एक पूर्णांक सरणी लोड करता है। यदि बफ़र int से भिन्न प्रकार का है, तो मान बफ़र में लोड होने से पहले बफ़र के प्रकार में परिवर्तित हो जाएंगे, और परिशुद्धता का नुकसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक TensorBufferUint8 में मान {400, -23} के साथ एक int सरणी लोड करने पर, मानों को [0, 255] पर क्लैंप किया जाएगा और फिर {255, 0} द्वारा uint8 पर डाला जाएगा।

विशिष्ट आकार के साथ इस बफ़र में एक फ़्लोट ऐरे लोड करता है। यदि बफ़र फ़्लोट से भिन्न प्रकार का है, तो मान बफ़र में लोड होने से पहले बफ़र के प्रकार में परिवर्तित हो जाएंगे, और परिशुद्धता का नुकसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, {400.32f, -23.04f} मानों के साथ TensorBufferUint8 में एक फ्लोट ऐरे को लोड करते हुए, मानों को [0, 255] पर क्लैंप किया जाएगा और फिर {255, 0} द्वारा uint8 पर डाला जाएगा।

इस बफ़र में एक फ़्लोट ऐरे लोड करता है। यदि बफ़र फ़्लोट से भिन्न प्रकार का है, तो मान बफ़र में लोड होने से पहले बफ़र के प्रकार में परिवर्तित हो जाएंगे, और परिशुद्धता का नुकसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, {400.32f, -23.04f} मानों के साथ TensorBufferUint8 में एक फ्लोट ऐरे को लोड करते हुए, मानों को [0, 255] पर क्लैंप किया जाएगा और फिर {255, 0} द्वारा uint8 पर डाला जाएगा।

इस विधि का उपयोग करने पर यह मान लिया जाता है कि src का आकार इस TensorBuffer के आकार के समान है। इस प्रकार buffer का आकार ( src.length ) हमेशा इस TensorBuffer के फ्लैट आकार से मेल खाना चाहिए, निश्चित आकार और गतिशील TensorBuffer दोनों के लिए। यदि src आकार भिन्न है तो loadArray(float[], int[]) उपयोग करें।

इस बफ़र में एक int सरणी लोड करता है। यदि बफ़र int से भिन्न प्रकार का है, तो मान बफ़र में लोड होने से पहले बफ़र के प्रकार में परिवर्तित हो जाएंगे, और परिशुद्धता का नुकसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक TensorBufferUint8 में मान {400, -23} के साथ एक int सरणी लोड करने पर, मानों को [0, 255] पर क्लैंप किया जाएगा और फिर {255, 0} द्वारा uint8 पर डाला जाएगा।

इस विधि का उपयोग करने पर यह मान लिया जाता है कि src का आकार इस TensorBuffer के आकार के समान है। इस प्रकार buffer का आकार ( src.length ) हमेशा इस TensorBuffer के फ्लैट आकार से मेल खाना चाहिए, निश्चित आकार और गतिशील TensorBuffer दोनों के लिए। यदि src आकार भिन्न है तो loadArray(int[], int[]) उपयोग करें।

इस TensorBuffer में एक बाइट बफ़र लोड करता है। बफ़र का आकार इस TensorBuffer के फ़्लैट आकार से मेल खाना चाहिए।

इस विधि का उपयोग करने पर यह मान लिया जाता है कि buffer का आकार इस TensorBuffer के आकार के समान है। इस प्रकार buffer का आकार ( buffer.limit() ) निश्चित आकार और गतिशील TensorBuffer दोनों के लिए हमेशा इस TensorBuffer के फ्लैट आकार से मेल खाना चाहिए। यदि buffer आकार भिन्न है तो loadBuffer(ByteBuffer, int[]) उपयोग करें।

महत्वपूर्ण: लोड किया गया बफ़र एक संदर्भ है। संशोधित न करें. प्रदर्शन संबंधी चिंता के कारण हम यहां कोई प्रतिलिपि नहीं बनाते हैं, लेकिन यदि संशोधन आवश्यक है, तो कृपया एक प्रतिलिपि बनाएं।

सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए, हमेशा एक सीधा ByteBuffer या किसी सरणी द्वारा समर्थित ByteBuffer लोड करें।

यदि buffer केवल-पढ़ने के लिए है, तो हम प्रदर्शन के लिए कॉपी-ऑन-राइट रणनीति अपनाते हैं।

विशिष्ट आकार के साथ इस TensorBuffer में एक बाइट बफर लोड करता है।

महत्वपूर्ण: लोड किया गया बफ़र एक संदर्भ है। संशोधित न करें. प्रदर्शन संबंधी चिंता के कारण हम यहां कोई प्रतिलिपि नहीं बनाते हैं, लेकिन यदि संशोधन आवश्यक है, तो कृपया एक प्रतिलिपि बनाएं।

सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए, हमेशा एक सीधा ByteBuffer या किसी सरणी द्वारा समर्थित ByteBuffer लोड करें।