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tensorflow :: テンソル

#include <tensor.h>

値のn次元配列を表します。

概要

コンストラクタとデストラクタ

Tensor ()
1次元、0要素の浮動小数点テンソルを作成します。
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape)
指定されたtypeshape テンソルを作成します。
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape)
アロケーターaを使用して基礎となるバッファーを割り当てることにより、入力typeshapeを持つテンソルを作成します。
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr)
アロケーターaと指定された "allocation_attr"を使用して、入力typeshapeを持つテンソルを作成し、基礎となるバッファーを割り当てます。
Tensor (DataType type)
指定されたデータ型の空のテンソルを作成します。
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 (string 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)
コンストラクタをコピーします。
Tensor ( Tensor && other)
コンストラクタを移動します。
~Tensor ()

公開機能

AllocatedBytes () const
size_t
AsProtoField (TensorProto *proto) const
void
proto*thisテンソルのコンテンツを入力します。
AsProtoTensorContent (TensorProto *proto) const
void
BitcastFrom (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)
他のテンソルをこのテンソルにコピーし、それを再形成して、バッファーのデータ型を再解釈します。
CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT
bool
他のテンソルをこのテンソルにコピーして、形状を変更します。
DebugString (int num_values) const
string
デバッグに適した、人間が読めるテンソルの要約。
DebugString () const
string
DeviceSafeDebugString () const
string
FillDescription (TensorDescription *description) const
void
TensorDescriptionプロトに、モニタリングとデバッグに役立つテンソルに関するメタデータを入力します。
FromProto (const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT
bool
otherを解析してテンソルを構築します。
FromProto (Allocator *a, const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT
bool
IsAligned () const
bool
このテンソルが整列している場合にtrueを返します。
IsInitialized () const
bool
必要に応じて、このTensorは初期化されていますか?
IsSameSize (const Tensor & b) const
bool
NumElements () const
int64
テンソル形状の便利なアクセサー。
SharesBufferWith (const Tensor & b) const
bool
Slice (int64 dim0_start, int64 dim0_limit) const
このテンソルを1次元に沿ってスライスします。
SubSlice (int64 index) const
このテンソルから1次元に沿ってサブスライスを選択します。
SummarizeValue (int64 max_entries, bool print_v2) const
string
*this最初のmax_entries値を文字列にレンダリングします。
TotalBytes () const
size_t
このテンソルの推定メモリ使用量を返します。
UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)
void
BitcastFromと同様ですが、前提条件が満たされていない場合、CHECKは失敗します。
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
テンソルデータをnew_sizesで指定された新しい形状でnew_sizes Eigen::Tensornew_sizes 、新しいdtype Tキャストします。
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
テンソルデータをnew_sizesで指定された新しい形状でnew_sizes Eigen::Tensornew_sizes 、新しいdtype Tキャストします。
bit_casted_tensor ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
テンソルデータを同じサイズで、指定されたdtype TビットごとにキャストしたEigen Eigen::Tensor返します。
bit_casted_tensor () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
テンソルデータを同じサイズで、指定されたdtype TビットごとにキャストしたEigen Eigen::Tensor返します。
dim_size (int d) const
int64
テンソル形状の便利なアクセサー。
dims () const
int
テンソル形状の便利なアクセサー。
dtype () const
DataType
データ型を返します。
flat ()
TTypes< T >::Flat
テンソルデータをデータ型と指定された形状のEigen::Tensorとして返します。
flat () const
TTypes< T >::ConstFlat
flat_inner_dims ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
データをNDIMS次元を持つEigen :: Tensorとして返し、最後のNDIMS-1以外のすべてのTensor次元を結果の最初の次元に折りたたみます。
flat_inner_dims () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_inner_outer_dims (int64 begin)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
NDIMS次元を持つEigen :: Tensorとしてデータを返し、最初の「開始」 テンソル次元を結果の最初の次元に、最後のdims()の テンソル次元を縮小します-「開始」-NDIMSを最後の次元に結果。
flat_inner_outer_dims (int64 begin) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_outer_dims ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
データをNDIMS次元を持つEigen :: Tensorとして返し、最初のNDIMS-1以外のすべてのTensor次元を結果の最後の次元に折りたたみます。
flat_outer_dims () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
matrix ()
TTypes< T >::Matrix
matrix () const
TTypes< T >::ConstMatrix
operator= (const Tensor & other)
Tensor &
演算子を割り当てます。このテンソルは、他の基になるストレージを共有します。
operator= ( Tensor && other)
Tensor &
移動演算子。詳細については、移動コンストラクターを参照してください。
reinterpret_last_dimension ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
テンソルデータをEigen::Tensor返し、最後の次元の要素をより大きな型の単一の要素に変換します。
reinterpret_last_dimension () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
テンソルデータをEigen::Tensor返し、最後の次元の要素をより大きな型の単一の要素に変換します。
scalar ()
TTypes< T >::Scalar
Tensorデータを固定サイズ1のTensorMapとして返します: TensorMap > TensorMap >
scalar () const
TTypes< T >::ConstScalar
shape () const
const TensorShape &
テンソルの形状を返します。
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
現在のテンソルのバッファーをマッピングするStringPiece返します。
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
テンソルデータを、このTensorタイプとサイズを持つEigen::Tensorとして返します。
vec () const
TTypes< T >::ConstVec
上記のすべてのメソッドのConstバージョン。

公開機能

AllocatedBytes

size_t AllocatedBytes() const 

AsProtoField

void AsProtoField(
  TensorProto *proto
) const 

proto*thisテンソルのコンテンツを入力します。

AsProtoField()に対して繰り返さフィールドに記入proto.dtype()ながら、 AsProtoTensorContent()内のコンテンツコードproto.tensor_content()コンパクト形で。

AsProtoTensorContent

void AsProtoTensorContent(
  TensorProto *proto
) const 

BitcastFrom

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

他のテンソルをこのテンソルにコピーし、それを再形成して、バッファーのデータ型を再解釈します。

Status :: OK()が返された場合、2つのテンソルは同じ基礎となるストレージを共有しています。

この呼び出しでは、 otherテンソルと指定されたタイプおよび形状が「互換性がある」(つまり、同じバイト数を占める)必要があります。

具体的には:

shape.num_elements()* DataTypeSize(type)

等しくなければならない

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

さらに、この関数には以下が必要です。

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

いずれかの要件が満たされていない場合、errors :: InvalidArgumentが返されます。

CopyFrom

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

他のテンソルをこのテンソルにコピーして、形状を変更します。

このテンソルは、他の基になるストレージを共有します。 other.shape()が指定されたshape要素の数と同じでtrue場合にtrue返します。

DebugString

string DebugString(
  int num_values
) const 

デバッグに適した、人間が読めるテンソルの要約。

DebugString

string DebugString() const 

DeviceSafeDebugString

string DeviceSafeDebugString() const 

FillDescription

void FillDescription(
  TensorDescription *description
) const 

TensorDescriptionプロトに、モニタリングとデバッグに役立つテンソルに関するメタデータを入力します。

FromProto

bool FromProto(
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

otherを解析してテンソルを構築します。

解析が成功した場合にtrue返します。解析が失敗した場合、 *thisの状態は変更されません。

FromProto

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

IsAligned

bool IsAligned() const 

このテンソルが整列している場合にtrueを返します。

IsInitialized

bool IsInitialized() const 

必要に応じて、このTensorは初期化されていますか?

ゼロ要素テンソルは、割り当てられたことがなく、メモリが割り当てられていない場合でも、常に初期化されていると見なされます。

IsSameSize

bool IsSameSize(
  const Tensor & b
) const 

NumElements

int64 NumElements() const 

テンソル形状の便利なアクセサー。

SharesBufferWith

bool SharesBufferWith(
  const Tensor & b
) const 

スライス

Tensor Slice(
  int64 dim0_start,
  int64 dim0_limit
) const 

このテンソルを1次元に沿ってスライスします。

つまり、返されたテンソルは、returned [i、...] == this [dim0_start + i、...]を満たします。返されるテンソルは、基礎となるテンソルバッファーをこのテンソルと共有します。

注:返されるテンソルは、形状によってはこのテンソルと同じ配置要件を満たさない場合があります。呼び出し元は、アライメント要件がある特定のメソッド(たとえば、 flat()tensor() )を呼び出す前に、返されたテンソルのアライメントを確認する必要があります。

注:N次元のテンソルが与えられると、このメソッドはN次元のテンソルも返します。サブテンソルを選択する場合は、SubSliceを参照してください。

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

サブスライス

Tensor SubSlice(
  int64 index
) const 

このテンソルから1次元に沿ってサブスライスを選択します。

N次元テンソルが与えられると、このメソッドはN-1次元のテンソルを返します。返されるテンソルは、最初の次元に沿った入力テンソルのサブスライスです。返されるテンソルのN-1次元は、入力テンソルの最後のN-1次元です。

注:返されるテンソルは、形状によってはこのテンソルと同じ配置要件を満たさない場合があります。呼び出し元は、アライメント要件がある特定のメソッド(たとえば、 flat()tensor() )を呼び出す前に、返されたテンソルのアライメントを確認する必要があります。

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

SummarizeValue

string SummarizeValue(
  int64 max_entries,
  bool print_v2
) const 

*this最初のmax_entries値を文字列にレンダリングします。

テンソル

 Tensor()

1次元、0要素の浮動小数点テンソルを作成します。

返されるTensorはスカラー(形状{})ではなく、空の1次元Tensor (形状{0}、 NumElements() == 0)です。要素がないため、値を割り当てる必要はなく、デフォルトで初期化されます( IsInitialized()がtrue)。これが望ましくない場合は、初期化が必要な1要素のスカラーを作成することを検討してください。

Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))

      

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

指定されたtypeshape テンソルを作成します。

LogMemory :: IsEnabled()の場合、割り当ては不明なカーネルとステップからのものとしてログに記録されます。 Op内から直接Tensorコンストラクターを呼び出すことは非推奨です。OpKernelConstruction/ OpKernelContext allocate_ *メソッドを使用して、カーネルとステップを記録する新しいテンソルを割り当てます。

基になるバッファーは、 CPUAllocatorを使用して割り当てられます。

テンソル

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

アロケーターaを使用して基礎となるバッファーを割り当てることにより、入力typeshapeを持つテンソルを作成します。

LogMemory :: IsEnabled()の場合、割り当ては不明なカーネルとステップからのものとしてログに記録されます。 Op内から直接Tensorコンストラクターを呼び出すことは非推奨です。OpKernelConstruction/ OpKernelContext allocate_ *メソッドを使用して、カーネルとステップを記録する新しいテンソルを割り当てます。

このの寿命より長生きしなければならないテンソルを

テンソル

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

アロケーターaと指定された "allocation_attr"を使用して、入力typeshapeを持つテンソルを作成し、基礎となるバッファーを割り当てます。

カーネルとステップがわかっている場合は、allocation_attr.allocation_will_be_loggedをtrueに設定し、テンソルの構築後にLogMemory :: RecordTensorAllocationを呼び出す必要があります。 Op内から直接Tensorコンストラクターを呼び出すことは非推奨です。OpKernelConstruction/ OpKernelContext allocate_ *メソッドを使用して、カーネルとステップを記録する新しいテンソルを割り当てます。

このの寿命より長生きしなければならないテンソルを

テンソル

 Tensor(
  DataType type
)

指定されたデータ型の空のテンソルを作成します。

Tensor()と同様に、 IsInitialized()が Trueを返す1次元、0要素のTensorを返します。詳細については、 Tensor()のドキュメントをご覧ください。

テンソル

 Tensor(
  float scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  double scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int32 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint32 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  string scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  complex64 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  complex128 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int64 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint64 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  bool scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  qint8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  quint8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  qint16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  quint16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  qint32 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  bfloat16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  Eigen::half scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  ResourceHandle scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  const char *scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  const Tensor & other
)

コンストラクタをコピーします。

テンソル

 Tensor(
  Tensor && other
)

コンストラクタを移動します。

この電話の後、 は安全に破壊可能で割り当て可能ですが、他の呼び出し(形状操作など)は無効です。

TotalBytes

size_t TotalBytes() const 

このテンソルの推定メモリ使用量を返します。

UnsafeCopyFromInternal

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

BitcastFromと同様ですが、前提条件が満たされていない場合、CHECKは失敗します。

非推奨。代わりにBitcastFromを使用して、返されたステータスを確認してください。

bit_casted_shaped

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

テンソルデータをnew_sizesで指定された新しい形状でnew_sizes Eigen::Tensornew_sizes 、新しいdtype Tキャストします。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。許可されるビットキャストは、 shaped()との唯一の違いです。

bit_casted_shaped

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

テンソルデータをnew_sizesで指定された新しい形状でnew_sizes Eigen::Tensornew_sizes 、新しいdtype Tキャストします。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。許可されるビットキャストは、 shaped()との唯一の違いです。

bit_casted_tensor

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

テンソルデータを同じサイズで、指定されたdtype TビットごとにキャストしたEigen Eigen::Tensor返します。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。注:これは、ビットキャストが許可されることを除いて、 tensor()と同じです。

bit_casted_tensor

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

テンソルデータを同じサイズで、指定されたdtype TビットごとにキャストしたEigen Eigen::Tensor返します。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。注:これは、ビットキャストが許可されることを除いて、 tensor()と同じです。

dim_size

int64 dim_size(
  int d
) const 

テンソル形状の便利なアクセサー。

薄暗い

int dims() const 

テンソル形状の便利なアクセサー。

すべての形状のアクセサについて、の関連するメソッドのコメントを参照TensorShapetensor_shape.h

dtype

DataType dtype() const 

データ型を返します。

平らな

TTypes< T >::Flat flat()

テンソルデータをデータ型と指定された形状のEigen::Tensorとして返します。

これらのメソッドを使用すると、選択したディメンションとサイズでデータにアクセスできます。それらを呼び出すためにTensorの次元数を知る必要はありません。しかし、彼らはCHECKタイプが一致し、要求された寸法が作成するEigen::Tensorテンソルと同じ数の要素で。

例:

  
    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()

データをNDIMS次元を持つEigen :: Tensorとして返し、最後のNDIMS-1以外のすべてのTensor次元を結果の最初の次元に折りたたみます。

NDIMS> dims ()の場合、出力ランクをNDIMSにするために、サイズ1の先行ディメンションが追加されます。

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
)

NDIMS次元を持つEigen :: Tensorとしてデータを返し、最初の「開始」 テンソル次元を結果の最初の次元に、最後のdims()の テンソル次元を縮小します-「開始」-NDIMSを最後の次元に結果。

'begin' <0の場合、| 'begin' |サイズ1の主要な寸法が追加されます。 'begin' + NDIMS> dims ()の場合、 'begin' + NDIMS-dims ()サイズ1の後続ディメンションが追加されます。

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()

データをNDIMS次元を持つEigen :: Tensorとして返し、最初のNDIMS-1以外のすべてのTensor次元を結果の最後の次元に折りたたみます。

NDIMS> dims ()の場合、出力ランクをNDIMSにするために、サイズ1の後続ディメンションが追加されます。

flat_outer_dims

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

マトリックス

TTypes< T >::Matrix matrix()

マトリックス

TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const 

演算子=

Tensor & operator=(
  const Tensor & other
)

演算子を割り当てます。このテンソルは、他の基になるストレージを共有します。

演算子=

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

移動演算子。詳細については、移動コンストラクターを参照してください。

reinterpret_last_dimension

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

テンソルデータをEigen::Tensor返し、最後の次元の要素をより大きな型の単一の要素に変換します。

たとえば、これはNCHW_VECT_C int8テンソルをNCHW int32テンソルとして扱うことができるカーネルに役立ちます。 sizeof(T)は、元の最後の次元の元の要素タイプ* num要素のサイズと等しくなければなりません。 NDIMSは、元の次元数より1少ない必要があります。

reinterpret_last_dimension

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

テンソルデータをEigen::Tensor返し、最後の次元の要素をより大きな型の単一の要素に変換します。

たとえば、これはNCHW_VECT_C int8テンソルをNCHW int32テンソルとして扱うことができるカーネルに役立ちます。 sizeof(T)は、元の最後の次元の元の要素タイプ* num要素のサイズと等しくなければなりません。 NDIMSは、元の次元数より1少ない必要があります。

スカラー

TTypes< T >::Scalar scalar()

Tensorデータを固定サイズ1のTensorMapとして返します: TensorMap > TensorMap >

scalar()使用すると、テンソルのサイズがコンパイル時にわかっているため、コンパイラーは最適化を実行できます。

スカラー

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const 

形状

const TensorShape & shape() const 

テンソルの形状を返します。

形をした

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

形をした

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

テンソル

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

テンソル

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

tensor_data

StringPiece tensor_data() const 

現在のテンソルのバッファーをマッピングするStringPiece返します。

返されたStringPieceは、CPUが直接アドレス指定できないデバイス上のメモリ位置を指す場合があります。

注:基になるテンソルバッファーは再カウントされるため、 StringPieceによってマップされたコンテンツの有効期間はバッファーの有効期間と一致します。呼び出しStringPieceは、 StringPieceがまだ使用されている間にバッファが破棄されないようにする必要があります。

必須: 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()

テンソルデータを、このTensorのタイプとサイズを持つEigen :: Tensorとして返します。

Tensorのデータ型と次元数がわかっていて、自動的にTensorサイズに合わせたEigen :: Tensorが必要な場合は、これらのメソッドを使用します。タイプまたはサイズのいずれかが一致しない場合、実装チェックは失敗します。

例:

  
    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 

上記のすべてのメソッドのConstバージョン。

〜テンソル

 ~Tensor()