Uma matriz multidimensional tipada usada no Tensorflow Lite.
O identificador nativo de um Tensor é gerenciado pelo NativeInterpreterWrapper e
que não precisa ser fechado pelo cliente. No entanto, assim que NativeInterpreterWrapper
for fechado, o handle do tensor será invalidado.
Classes aninhadas
| classe | Tensor.QuantizationParams | Parâmetros de quantização que correspondem à tabela, QuantizationParameters, no
TFLite
Arquivo de esquema do modelo. |
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Métodos públicos
| abstrato ByteBuffer |
asReadOnlyBuffer()
Retorna uma visualização
ByteBuffer somente leitura dos dados do tensor. |
| abstrato DataType | |
| abstrato int. |
numBytes()
Retorna o tamanho, em bytes, dos dados do tensor.
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| abstrato int. |
numDimensions()
Retorna o número de dimensões (às vezes chamada de classificação) do tensor.
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| abstrato int. |
numElements()
Retorna o número de elementos em uma visualização nivelada (1-D) do tensor.
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| abstrato Tensor.QuantizationParams |
quantizationParams()
Retorna os parâmetros de quantização do tensor no interpretador proprietário.
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| abstrato int[] | |
| abstrato int[] |
shapeSignature()
Retorna o formato original do tensor,
ou seja, os tamanhos de cada dimensão, antes de qualquer redimensionamento.
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Métodos públicos
públicas abstrato ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()
Retorna uma visualização ByteBuffer somente leitura dos dados do tensor.
Em geral, esse método é mais útil para obter uma visualização somente leitura dos dados do tensor de saída,
*após* a inferência ter sido executada (por exemplo, via InterpreterApi.run(Object, Object)). Em
Alguns gráficos têm saídas de formato dinâmico, o que pode tornar o feed
um buffer de saída estranho para o intérprete. Exemplo de uso:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.AVISO: se o tensor ainda não tiver sido alocado, por exemplo, antes que a inferência seja executada, o resultado é indefinido. O ponteiro do tensor também pode mudar quando o Tensor é invalidado de alguma forma (por exemplo, se a inferência for executada ou o grafo for redimensionado). *não* é seguro manter uma referência ao buffer retornado além do uso imediato após a inferência. Exemplo de uso *ruim*:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).Gera
| IllegalArgumentException | caso os dados do tensor não tenham sido alocados. |
|---|
públicas abstrato int. numBytes ()
Retorna o tamanho, em bytes, dos dados do tensor.
públicas abstrato int. numDimensions ()
Retorna o número de dimensões (às vezes chamada de classificação) do tensor.
Será 0 para um escalar, 1 para um vetor, 2 para uma matriz, 3 para um tensor tridimensional etc.
públicas abstrato int. numElements ()
Retorna o número de elementos em uma visualização nivelada (1-D) do tensor.
públicas abstrato Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()
Retorna os parâmetros de quantização do tensor no interpretador proprietário.
Somente tensores quantizados têm um QuantizationParameters válido. Para tensores que não são
quantizados, os valores de scale e zero_point serão 0.
públicas abstrato int[] forma ()
Retorna a forma do o tensor, ou seja, os tamanhos de cada dimensão.
Retorna
- uma matriz em que o elemento i-ésimo é o tamanho da i-ésima dimensão do tensor.
públicas abstrato int[] shapeSignature ()
Retorna o formato original do tensor, ou seja, os tamanhos de cada dimensão, antes de qualquer redimensionamento. Dimensões desconhecidas são designado com um valor de -1.
Retorna
- uma matriz em que o elemento i-ésimo é o tamanho da i-ésima dimensão do tensor.