TensorBuffer

Belirtilen DataType ile boş bir dinamik TensorBuffer oluşturur. Oluşturulan TensorBuffer şekli {0}'dir.

Dinamik TensorBuffer'lar, farklı arabellek boyutlarındaki dizileri veya veri arabelleklerini yüklerken belleği yeniden tahsis edecektir. İşte bazı örnekler:

 // 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.
 

Belirtilen shape ve DataType ile bir TensorBuffer oluşturur. İşte bazı örnekler:

 // 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);
 

Sabit boyutlu bir TensorBuffer'ın boyutu, oluşturulduktan sonra değiştirilemez.

Belirtilen DataType ile başka birinden derin kopyalayan bir TensorBuffer verisi oluşturur.

Veri arabelleğini döndürür.

Bu arabelleğin veri türünü döndürür.

Tamponun düzSize değerini alır.

Bu arabellekte depolanan değerlerin kayan dizisini döndürür. Tamponun tipi float'tan farklıysa değerler float'a dönüştürülür. Örneğin, TensorBufferUint8 değerler uint8'den float'a dönüştürülecektir.

Belirli bir dizindeki kayan nokta değerini döndürür. Tamponun tipi float'tan farklıysa değer float'a dönüştürülür. Örneğin, TensorBufferUint8 bir değer okunurken, değer önce uint8 olarak okunacak ve daha sonra uint8'den float'a dönüştürülecektir.

 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);
 

Bu arabellekte depolanan değerlerin int dizisini döndürür. Arabellek int'ten farklı türdeyse değerler int'ye dönüştürülür ve hassasiyet kaybı yaşanabilir. Örneğin, TensorBufferFloat {400.32f, 23.04f} değerlerine sahip bir int dizisi alındığında çıktı {400, 23} olur.

Belirli bir dizindeki int değerini döndürür. Arabellek int'ten farklı türdeyse değer int'ye dönüştürülür. Örneğin, TensorBufferFloat bir değer okunurken, değer önce float olarak okunacak, daha sonra floattan int'ye dönüştürülecektir. Hassasiyet kaybı söz konusu olabilir.

 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.
 

Geçerli şekli alır. (Beklenmeyen değişiklikleri önlemek için bir kopyayı buraya gönderiyorum.)

Dizideki tek bir öğenin bayt sayısını döndürür. Örneğin, kayan arabellek 4 değerini, bayt arabelleği ise 1 değerini döndürecektir.

TensorBuffer dinamik boyutlu olup olmadığını döndürür (isteğe bağlı olarak yeniden boyutlandırılabilir).

Bu ara belleğe belirli bir şekle sahip bir int dizisi yükler. Arabellek int'den farklı türdeyse, değerler arabelleğe yüklenmeden önce arabelleğin türüne dönüştürülür ve hassasiyet kaybı söz konusu olabilir. Örneğin, {400, -23} değerlerine sahip bir int dizisini TensorBufferUint8 yüklerken, değerler [0, 255]'e sabitlenecek ve ardından {255, 0} tarafından uint8'e dönüştürülecektir.

Bu ara belleğe belirli bir şekle sahip bir kayan dizi yükler. Arabellek, kayan noktadan farklı türdeyse, değerler ara belleğe yüklenmeden önce arabelleğin türüne dönüştürülür ve hassasiyet kaybı söz konusu olabilir. Örneğin, {400.32f, -23.04f} değerlerine sahip bir TensorBufferUint8 bir float dizisi yüklendiğinde, değerler [0, 255]'e sabitlenecek ve ardından {255, 0} tarafından uint8'e dönüştürülecektir.

Bu ara belleğe bir kayan dizi yükler. Arabellek, kayan noktadan farklı türdeyse, değerler ara belleğe yüklenmeden önce arabelleğin türüne dönüştürülür ve hassasiyet kaybı söz konusu olabilir. Örneğin, {400.32f, -23.04f} değerlerine sahip bir TensorBufferUint8 bir float dizisi yüklendiğinde, değerler [0, 255]'e sabitlenecek ve ardından {255, 0} tarafından uint8'e dönüştürülecektir.

Bu yöntemin kullanılması, src şeklinin bu TensorBuffer şekliyle aynı olduğunu varsayar. Bu nedenle buffer boyutu ( src.length ), hem sabit boyutlu hem de dinamik TensorBuffer için her zaman bu TensorBuffer düz boyutuyla eşleşmelidir. src farklı bir şekle sahipse loadArray(float[], int[]) kullanın.

Bu arabelleğe bir int dizisi yükler. Arabellek int'den farklı türdeyse, değerler arabelleğe yüklenmeden önce arabelleğin türüne dönüştürülür ve hassasiyet kaybı söz konusu olabilir. Örneğin, {400, -23} değerlerine sahip bir int dizisini TensorBufferUint8 yüklerken, değerler [0, 255]'e sabitlenecek ve ardından {255, 0} tarafından uint8'e dönüştürülecektir.

Bu yöntemin kullanılması, src şeklinin bu TensorBuffer şekliyle aynı olduğunu varsayar. Bu nedenle buffer boyutu ( src.length ), hem sabit boyutlu hem de dinamik TensorBuffer için her zaman bu TensorBuffer düz boyutuyla eşleşmelidir. src farklı bir şekle sahipse loadArray(int[], int[]) kullanın.

Bu TensorBuffer bir bayt arabelleği yükler. Arabellek boyutu bu TensorBuffer düz boyutuyla eşleşmelidir.

Bu yöntemin kullanılması, buffer şeklinin bu TensorBuffer şekliyle aynı olduğunu varsayar. Bu nedenle, hem sabit boyutlu hem de dinamik TensorBuffer için buffer boyutu ( buffer.limit() ), her zaman bu TensorBuffer düz boyutuyla eşleşmelidir. buffer farklı bir şekle sahipse loadBuffer(ByteBuffer, int[]) kullanın.

Önemli: Yüklenen arabellek bir referanstır. DEĞİŞİKLİK YAPMAYIN. Performans endişesi nedeniyle burada bir kopya oluşturmuyoruz, ancak değişiklik gerekiyorsa lütfen bir kopya oluşturun.

En iyi performans için her zaman doğrudan bir ByteBuffer veya bir dizi tarafından desteklenen bir ByteBuffer yükleyin.

buffer salt okunursa, performans için yazarken kopyala stratejisini benimseriz.

Bu TensorBuffer belirli bir şekle sahip bir bayt arabelleği yükler.

Önemli: Yüklenen arabellek bir referanstır. DEĞİŞİKLİK YAPMAYIN. Performans endişesi nedeniyle burada bir kopya oluşturmuyoruz, ancak değişiklik gerekiyorsa lütfen bir kopya oluşturun.

En iyi performans için her zaman doğrudan bir ByteBuffer veya bir dizi tarafından desteklenen bir ByteBuffer yükleyin.