tensorflow :: Tensor

#include <tensor.h>

Representa uma matriz n-dimensional de valores.

Resumo

Construtores e Destruidores

Tensor ()
Cria um tensor flutuante unidimensional de 0 elemento.
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape)
Cria um tensor do type e shape fornecidos.
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape)
Cria um tensor com o type e shape entrada, usando o alocador a para alocar o buffer subjacente.
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr)
Cria um tensor com o type e shape entrada, usando o alocador a e o "alocação_attr" especificado para alocar o buffer subjacente.
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape, TensorBuffer *buf)
Cria um tensor com o tipo de dados de entrada, forma e buf.
Tensor (DataType type)
Cria um tensor vazio do tipo de dados fornecido.
Tensor (float scalar_value)
Tensor (double scalar_value)
Tensor (int32 scalar_value)
Tensor (uint32 scalar_value)
Tensor (uint16 scalar_value)
Tensor (uint8 scalar_value)
Tensor (int16 scalar_value)
Tensor (int8 scalar_value)
Tensor (tstring scalar_value)
Tensor (complex64 scalar_value)
Tensor (complex128 scalar_value)
Tensor (int64 scalar_value)
Tensor (uint64 scalar_value)
Tensor (bool scalar_value)
Tensor (qint8 scalar_value)
Tensor (quint8 scalar_value)
Tensor (qint16 scalar_value)
Tensor (quint16 scalar_value)
Tensor (qint32 scalar_value)
Tensor (bfloat16 scalar_value)
Tensor (Eigen::half scalar_value)
Tensor (ResourceHandle scalar_value)
Tensor (const char *scalar_value)
Tensor (const Tensor & other)
Construtor de cópia.
Tensor ( Tensor && other)
Mova o construtor.
~Tensor ()

Funções públicas

AllocatedBytes () const
size_t
AsProtoField (TensorProto *proto) const
void
Preenche o proto com *this o conteúdo *this tensor.
AsProtoTensorContent (TensorProto *proto) const
void
BitcastFrom (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)
Copie o outro tensor para este tensor, remodele-o e reinterprete o tipo de dados do buffer.
CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT
bool
Copie o outro tensor neste tensor e remodele-o.
DebugString (int num_values) const
string
Um resumo legível do tensor adequado para depuração.
DebugString () const
string
DeviceSafeDebugString () const
string
FillDescription (TensorDescription *description) const
void
Preencha o proto TensorDescription com metadados sobre o tensor que são úteis para monitoramento e depuração.
FromProto (const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT
bool
Analise other e construa o tensor.
FromProto (Allocator *a, const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT
bool
IsAligned () const
bool
Retorna verdadeiro se este tensor estiver alinhado.
IsInitialized () const
bool
Se necessário, este Tensor foi inicializado?
IsSameSize (const Tensor & b) const
bool
NumElements () const
int64
Acessor de conveniência para a forma tensora.
SharesBufferWith (const Tensor & b) const
bool
Slice (int64 dim0_start, int64 dim0_limit) const
Divida este tensor ao longo da 1ª dimensão.
SubSlice (int64 index) const
Selecione um subforte deste tensor ao longo da 1ª dimensão.
SummarizeValue (int64 max_entries, bool print_v2) const
string
Renderize os primeiros valores max_entries *this em uma string.
TotalBytes () const
size_t
Retorna o uso de memória estimado deste tensor.
UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)
void
Como BitcastFrom, mas CHECK falha se alguma das pré-condições não for atendida.
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com a nova forma especificada em new_sizes e lance para um novo dtipo T
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com a nova forma especificada em new_sizes e lance para um novo dtype T
bit_casted_tensor ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com o mesmo tamanho, mas uma conversão bit a bit para o dtype T especificado.
bit_casted_tensor () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com o mesmo tamanho, mas uma conversão bit a bit para o dtype T especificado.
dim_size (int d) const
int64
Acessor de conveniência para a forma tensora.
dims () const
int
Acessor de conveniência para a forma tensora.
dtype () const
DataType
Retorna o tipo de dados.
flat ()
TTypes< T >::Flat
Retorne os dados do tensor como um Eigen::Tensor do tipo de dados e uma forma especificada.
flat () const
TTypes< T >::ConstFlat
flat_inner_dims ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Retorna os dados como um Eigen :: Tensor com dimensões NDIMS, reduzindo todas as dimensões do Tensor, exceto o último NDIMS-1, na primeira dimensão do resultado.
flat_inner_dims () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_inner_outer_dims (int64 begin)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Retorna os dados como um Eigen :: Tensor com dimensões NDIMS, colapsando as primeiras dimensões do Tensor de 'início' na primeira dimensão do resultado e as dimensões do Tensor dos últimos dim () - 'início' - NDIMS na última dimensão do resultado.
flat_inner_outer_dims (int64 begin) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_outer_dims ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Retorna os dados como um Eigen :: Tensor com dimensões NDIMS, recolhendo todas as dimensões do Tensor, exceto o primeiro NDIMS-1, na última dimensão do resultado.
flat_outer_dims () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
matrix ()
TTypes< T >::Matrix
matrix () const
TTypes< T >::ConstMatrix
operator= (const Tensor & other)
Atribuir operador. Este tensor compartilha o armazenamento subjacente de outro.
operator= ( Tensor && other)
Operador de movimentação. Consulte o construtor de movimento para obter detalhes.
reinterpret_last_dimension ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com os últimos elementos de dimensão convertidos em elementos únicos de um tipo maior.
reinterpret_last_dimension () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com os últimos elementos de dimensão convertidos em elementos únicos de um tipo maior.
scalar ()
TTypes< T >::Scalar
Retorne os dados do Tensor como um TensorMap de tamanho fixo 1: TensorMap > TensorMap > .
scalar () const
TTypes< T >::ConstScalar
shape () const
const TensorShape &
Retorna a forma do tensor.
shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
tensor ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
tensor () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
tensor_data () const
StringPiece
Retorna um StringPiece mapeando o buffer do tensor atual.
unaligned_flat ()
TTypes< T >::UnalignedFlat
unaligned_flat () const
TTypes< T >::UnalignedConstFlat
unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor
unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor
vec ()
TTypes< T >::Vec
Retorne os dados do tensor como um Eigen::Tensor com o tipo e os tamanhos deste Tensor .
vec () const
TTypes< T >::ConstVec
Versões Const de todos os métodos acima.

Funções públicas

AllocatedBytes

size_t AllocatedBytes() const 

AsProtoField

void AsProtoField(
  TensorProto *proto
) const 

Preenche proto com *this o conteúdo *this tensor.

AsProtoField() preenche o campo repetido para proto.dtype() , enquanto AsProtoTensorContent() codifica o conteúdo em proto.tensor_content() em uma forma compacta.

AsProtoTensorContent

void AsProtoTensorContent(
  TensorProto *proto
) const 

BitcastFrom

Status BitcastFrom(
  const Tensor & other,
  DataType dtype,
  const TensorShape & shape
)

Copie o outro tensor para este tensor, remodele-o e reinterprete o tipo de dados do buffer.

Se Status :: OK () for retornado, os dois tensores agora compartilham o mesmo armazenamento subjacente.

Essa chamada requer que o other tensor e o tipo e forma fornecidos sejam "compatíveis" (ou seja, ocupem o mesmo número de bytes).

Especificamente:

shape.num_elements () * DataTypeSize (tipo)

deve ser igual

other.num_elements () * DataTypeSize (other.dtype ())

Além disso, esta função requer:

  • DataTypeSize (other.dtype ())! = 0
  • DataTypeSize (tipo)! = 0

Se algum dos requisitos não for atendido, será retornado errors :: InvalidArgument.

Copiar de

bool CopyFrom(
  const Tensor & other,
  const TensorShape & shape
) TF_MUST_USE_RESULT

Copie o outro tensor neste tensor e remodele-o.

Este tensor compartilha o armazenamento subjacente de outro. Retorna true se other.shape() tiver o mesmo número de elementos do shape fornecido.

DebugString

string DebugString(
  int num_values
) const 

Um resumo legível do tensor adequado para depuração.

DebugString

string DebugString() const 

DeviceSafeDebugString

string DeviceSafeDebugString() const 

FillDescription

void FillDescription(
  TensorDescription *description
) const 

Preencha o proto TensorDescription com metadados sobre o tensor que são úteis para monitoramento e depuração.

FromProto

bool FromProto(
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

Analise other e construa o tensor.

Retorna true se a análise for bem-sucedida. Se a análise falhar, o estado de *this permanece inalterado.

FromProto

bool FromProto(
  Allocator *a,
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

IsAligned

bool IsAligned() const 

Retorna verdadeiro se este tensor estiver alinhado.

IsInitialized

bool IsInitialized() const 

Se necessário, este Tensor foi inicializado?

Tensores de elemento zero são sempre considerados inicializados, mesmo que nunca tenham sido atribuídos e não tenham nenhuma memória alocada.

IsSameSize

bool IsSameSize(
  const Tensor & b
) const 

NumElements

int64 NumElements() const 

Acessor de conveniência para a forma tensora.

SharesBufferWith

bool SharesBufferWith(
  const Tensor & b
) const 

Fatiar

Tensor Slice(
  int64 dim0_start,
  int64 dim0_limit
) const 

Divida este tensor ao longo da 1ª dimensão.

Ou seja, o tensor retornado satisfaz retornou [i, ...] == this [dim0_start + i, ...]. O tensor retornado compartilha o buffer de tensor subjacente com este tensor.

NOTA: O tensor retornado pode não satisfazer o mesmo requisito de alinhamento deste tensor, dependendo da forma. O chamador deve verificar o alinhamento do tensor retornado antes de chamar certos métodos que têm requisitos de alinhamento (por exemplo, flat() , tensor() ).

NOTA: Quando alimentado com um tensor N-dimensional, este método retorna um tensor também com N dimensões. Se você deseja selecionar um sub tensor, consulte SubSlice.

REQUER: dims() > = 1 0 <= dim0_start <= dim0_limit <= dim_size(0) : 0 <= dim0_start <= dim0_limit <= dim_size(0)

SubSlice

Tensor SubSlice(
  int64 index
) const 

Selecione um subforte deste tensor ao longo da 1ª dimensão.

Quando alimentado com um tensor N-dimensional, este método retorna um tensor com N-1 dimensões, onde o tensor retornado é um subforte do tensor de entrada ao longo da primeira dimensão. As N-1 dimensões do tensor retornado são as últimas N-1 dimensões do tensor de entrada.

NOTA: O tensor retornado pode não satisfazer o mesmo requisito de alinhamento deste tensor dependendo da forma. O chamador deve verificar o alinhamento do tensor retornado antes de chamar certos métodos que têm requisitos de alinhamento (por exemplo, flat() , tensor() ).

REQUER: dims() > = 1 0 <= dim0_start < dim_size(0) : 0 <= dim0_start < dim_size(0)

SummarizeValue

string SummarizeValue(
  int64 max_entries,
  bool print_v2
) const 

Renderize os primeiros valores max_entries *this em uma string.

Tensor

 Tensor()

Cria um tensor flutuante unidimensional de 0 elemento.

O Tensor retornado não é um escalar (forma {}), mas sim um Tensor unidimensional vazio (forma {0}, NumElements () == 0). Uma vez que não possui elementos, não precisa ser atribuído um valor e é inicializado por padrão ( IsInitialized () é verdadeiro). Se isso for indesejável, considere a criação de um escalar de um elemento que requer inicialização:

Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))

      

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Cria um tensor do type e shape fornecidos.

Se LogMemory :: IsEnabled (), a alocação é registrada como proveniente de um kernel e etapa desconhecidos. Chamar o construtor Tensor diretamente de um Op está obsoleto: use os métodos OpKernelConstruction / OpKernelContext allocate_ * para alocar um novo tensor, que registra o kernel e a etapa.

O buffer subjacente é alocado usando um CPUAllocator .

Tensor

 Tensor(
  Allocator *a,
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Cria um tensor com o type e shape entrada, usando o alocador a para alocar o buffer subjacente.

Se LogMemory :: IsEnabled (), a alocação é registrada como proveniente de um kernel e etapa desconhecidos. Chamar o construtor Tensor diretamente de um Op está obsoleto: use os métodos OpKernelConstruction / OpKernelContext allocate_ * para alocar um novo tensor, que registra o kernel e a etapa.

a deve sobreviver a vigência do presente Tensor .

Tensor

 Tensor(
  Allocator *a,
  DataType type,
  const TensorShape & shape,
  const AllocationAttributes & allocation_attr
)

Cria um tensor com o type e shape entrada, usando o alocador a e o "alocação_attr" especificado para alocar o buffer subjacente.

Se o kernel e a etapa forem conhecidos, alocação_attr.allocation_will_be_logged deve ser definida como verdadeira e LogMemory :: RecordTensorAllocation deve ser chamado após a construção do tensor. Chamar o construtor Tensor diretamente de um Op está obsoleto: use os métodos OpKernelConstruction / OpKernelContext allocate_ * para alocar um novo tensor, que registra o kernel e a etapa.

a deve sobreviver a vigência do presente Tensor .

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape,
  TensorBuffer *buf
)

Cria um tensor com o tipo de dados de entrada, forma e buf.

Adquire um ref no buf que pertence a este Tensor .

Tensor

 Tensor(
  DataType type
)

Cria um tensor vazio do tipo de dados fornecido.

Como Tensor () , retorna um Tensor de 0 elemento unidimensional com IsInitialized () retornando True. Consulte a documentação do Tensor () para obter detalhes.

Tensor

 Tensor(
  float scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  double scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  int32 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  uint32 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  uint16 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  uint8 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  int16 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  int8 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  tstring scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  complex64 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  complex128 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  int64 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  uint64 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  bool scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  qint8 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  quint8 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  qint16 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  quint16 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  qint32 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  bfloat16 scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  Eigen::half scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  ResourceHandle scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  const char *scalar_value
)

Tensor

 Tensor(
  const Tensor & other
)

Construtor de cópia.

Tensor

 Tensor(
  Tensor && other
)

Mova o construtor.

Após esta ligação, é seguramente destrutível e pode ser atribuído, mas outras chamadas (por exemplo, manipulação de forma) não são válidas.

TotalBytes

size_t TotalBytes() const 

Retorna o uso de memória estimado deste tensor.

UnsafeCopyFromInternal

void UnsafeCopyFromInternal(
  const Tensor & other,
  DataType dtype,
  const TensorShape & shape
)

Como BitcastFrom, mas CHECK falhará se alguma das pré-condições não forem atendidas.

Descontinuada. Em vez disso, use BitcastFrom e verifique o Status retornado.

bit_casted_shaped

TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com a nova forma especificada em new_sizes e lance para um novo dtipo T

Usar um bitcast é útil para mover e copiar operações. O bitcast permitido é a única diferença de shaped() .

bit_casted_shaped

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const 

Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com a nova forma especificada em new_sizes e lance para um novo dtipo T

Usar um bitcast é útil para mover e copiar operações. O bitcast permitido é a única diferença de shaped() .

bit_casted_tensor

TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_tensor()

Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com o mesmo tamanho, mas uma conversão bit a bit para o dtype T especificado.

Usar um bitcast é útil para mover e copiar operações. NOTA: é o mesmo que tensor() exceto que um bitcast é permitido.

bit_casted_tensor

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_tensor() const 

Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com o mesmo tamanho, mas uma conversão bit a bit para o dtype T especificado.

Usar um bitcast é útil para mover e copiar operações. NOTA: é o mesmo que tensor() exceto que um bitcast é permitido.

dim_size

int64 dim_size(
  int d
) const 

Acessor de conveniência para a forma tensora.

escurece

int dims() const 

Acessor de conveniência para a forma tensora.

Para todos os acessadores de forma, consulte os comentários para métodos relevantes de TensorShape em tensor_shape.h .

tipo d

DataType dtype() const 

Retorna o tipo de dados.

apartamento

TTypes< T >::Flat flat()

Retorne os dados do tensor como um Eigen::Tensor do tipo de dados e uma forma especificada.

Esses métodos permitem que você acesse os dados com as dimensões e tamanhos de sua escolha. Você não precisa saber o número de dimensões do Tensor para chamá-los. No entanto, eles CHECK o tipo combina e as dimensões solicitadas criam um Eigen::Tensor com o mesmo número de elementos que o tensor.

Exemplo:

  
    typedef float T;
    Tensor my_ten(...built with Shape{planes: 4, rows: 3, cols: 5}...);
    // 1D Eigen::Tensor, size 60:
    auto flat = my_ten.flat();
    // 2D Eigen::Tensor 12 x 5:
    auto inner = my_ten.flat_inner_dims();
    // 2D Eigen::Tensor 4 x 15:
    auto outer = my_ten.shaped({4, 15});
    // CHECK fails, bad num elements:
    auto outer = my_ten.shaped({4, 8});
    // 3D Eigen::Tensor 6 x 5 x 2:
    auto weird = my_ten.shaped({6, 5, 2});
    // CHECK fails, type mismatch:
    auto bad   = my_ten.flat();

      

flat

TTypes< T >::ConstFlat flat() const 

flat_inner_dims

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_dims()

Retorna os dados como um Eigen :: Tensor com dimensões NDIMS, recolhendo todas as dimensões do Tensor, exceto o último NDIMS-1, na primeira dimensão do resultado.

Se NDIMS> dims () , as dimensões principais de tamanho 1 serão adicionadas para fazer a classificação de saída NDIMS.

flat_inner_dims

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_dims() const 

flat_inner_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_outer_dims(
  int64 begin
)

Retorna os dados como um Eigen :: Tensor com dimensões NDIMS, colapsando as primeiras dimensões do Tensor de 'início' na primeira dimensão do resultado e as dimensões do Tensor dos últimos dim () - 'início' - NDIMS na última dimensão do resultado.

Se 'começar' <0 então o | 'começar' | dimensões principais de tamanho 1 serão adicionadas. Se 'begin' + NDIMS> dims () então 'begin' + NDIMS - dims () dimensões finais de tamanho 1 serão adicionadas.

flat_inner_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_outer_dims(
  int64 begin
) const 

flat_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_outer_dims()

Retorna os dados como um Eigen :: Tensor com dimensões NDIMS, recolhendo todas as dimensões do Tensor, exceto o primeiro NDIMS-1 na última dimensão do resultado.

Se NDIMS> dims () , as dimensões posteriores de tamanho 1 serão adicionadas para fazer a classificação de saída NDIMS.

flat_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_outer_dims() const 

matriz

TTypes< T >::Matrix matrix()

matriz

TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const 

operador =

Tensor & operator=(
  const Tensor & other
)

Atribuir operador. Este tensor compartilha o armazenamento subjacente de outro.

operador =

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

Operador de movimentação. Consulte o construtor de movimento para obter detalhes.

reinterpret_last_dimension

TTypes< T, NDIMS >::Tensor reinterpret_last_dimension()

Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com os últimos elementos de dimensão convertidos em elementos únicos de um tipo maior.

Por exemplo, isso é útil para kernels que podem tratar tensores NCHW_VECT_C int8 como tensores NCHW int32. O sizeof (T) deve ser igual ao tamanho do tipo de elemento original * núm elementos na última dimensão original. NDIMS deve ser 1 a menos que o número original de dimensões.

reinterpret_last_dimension

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor reinterpret_last_dimension() const 

Retorne os dados do tensor para um Eigen::Tensor com os últimos elementos de dimensão convertidos em elementos únicos de um tipo maior.

Por exemplo, isso é útil para kernels que podem tratar tensores NCHW_VECT_C int8 como tensores NCHW int32. O sizeof (T) deve ser igual ao tamanho do tipo de elemento original * núm elementos na última dimensão original. NDIMS deve ser 1 a menos que o número original de dimensões.

escalar

TTypes< T >::Scalar scalar()

Retorne os dados do Tensor como um TensorMap de tamanho fixo 1: TensorMap > TensorMap > .

Usar scalar() permite que o compilador execute otimizações, já que o tamanho do tensor é conhecido no momento da compilação.

escalar

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const 

forma

const TensorShape & shape() const 

Retorna a forma do tensor.

modelado

TTypes< T, NDIMS >::Tensor shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

modelado

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const 

tensor

TTypes< T, NDIMS >::Tensor tensor()

tensor

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor tensor() const 

tensor_data

StringPiece tensor_data() const 

Retorna um StringPiece mapeando o buffer do tensor atual.

O StringPiece retornado pode apontar para o local da memória em dispositivos que a CPU não pode endereçar diretamente.

NOTA: O buffer tensor subjacente é recontado, de forma que o tempo de vida do conteúdo mapeado pela StringPiece corresponda ao tempo de vida do buffer; os chamadores devem se certificar de que o buffer não seja destruído enquanto a StringPiece ainda estiver em uso.

REQUER: DataTypeCanUseMemcpy(dtype()) .

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedConstFlat unaligned_flat() const 

unaligned_shaped

TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor unaligned_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

unaligned_shaped

TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor unaligned_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const 

vec

TTypes< T >::Vec vec()

Retorne os dados do tensor como um Eigen :: Tensor com o tipo e os tamanhos deste Tensor.

Use esses métodos quando você souber o tipo de dados e o número de dimensões do Tensor e quiser um Eigen :: Tensor dimensionado automaticamente para os tamanhos do Tensor. A verificação de implementação falhará se o tipo ou os tamanhos forem incompatíveis.

Exemplo:

  
    typedef float T;
    Tensor my_mat(...built with Shape{rows: 3, cols: 5}...);
    auto mat = my_mat.matrix();    // 2D Eigen::Tensor, 3 x 5.
    auto mat = my_mat.tensor(); // 2D Eigen::Tensor, 3 x 5.
    auto vec = my_mat.vec();       // CHECK fails as my_mat is 2D.
    auto vec = my_mat.tensor(); // CHECK fails as my_mat is 2D.
    auto mat = my_mat.matrix();// CHECK fails as type mismatch.

      

vec

TTypes< T >::ConstVec vec() const 

Versões Const de todos os métodos acima.

~ Tensor

 ~Tensor()