Tensorflow Lite에서 사용되는 유형이 지정된 다차원 배열입니다.
Tensor
의 네이티브 핸들은 NativeInterpreterWrapper
에서 관리하며 클라이언트가 닫을 필요가 없습니다. 그러나 NativeInterpreterWrapper
가 닫히면 텐서 핸들은 무효화됩니다.
중첩된 클래스
클래스 | Tensor.QuantizationParams | TFLite 모델 스키마 파일 의 테이블 QuantizationParameters 에 해당하는 양자화 매개변수입니다. |
공개 메서드
추상 ByteBuffer |
asReadOnlyBuffer()
텐서 데이터의 읽기 전용
ByteBuffer 뷰를 반환합니다. |
추상 DataType | |
추상 정수 |
numBytes()
텐서 데이터의 크기를 바이트 단위로 반환합니다.
|
추상 정수 |
numDimensions()
텐서의 차원 수 (순위라고도 함)를 반환합니다.
|
추상 정수 |
numElements()
텐서의 평면화된 (1-D) 뷰에 있는 요소 수를 반환합니다.
|
추상화 Tensor.QuantizationParams |
quantizationParams()
소유 인터프리터 내에 있는 텐서의 양자화 매개변수를 반환합니다.
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추상 int[] | |
추상 int[] |
shapeSignature()
텐서의 원래 형태(즉, 크기 조정을 수행하기 전 각 크기의 크기)를 반환합니다.
|
공개 메서드
public 추상 ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()
텐서 데이터의 읽기 전용 ByteBuffer
뷰를 반환합니다.
일반적으로 이 메서드는 추론이 실행된 *후에* 출력 텐서 데이터의 읽기 전용 뷰를 얻는 데 가장 유용합니다 (예: InterpreterApi.run(Object, Object)
를 통해). 특히 일부 그래프는 출력이 동적으로 형성되므로 인터프리터에 사전 정의된 출력 버퍼를 제공하는 것이 불편할 수 있습니다. 사용 예:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.
경고: 텐서가 아직 할당되지 않은 경우(예: 추론이 실행되기 전) 결과가 정의되지 않습니다. 텐서가 무효화되면 (예: 추론이 실행되거나 그래프의 크기가 조정된 경우) 기본 텐서 포인터가 변경될 수도 있으므로, 추론 직후에 사용할 수 없을 정도로 반환된 버퍼에 대한 참조를 보유하는 것은 안전하지 *않습니다*. *부적절한* 사용 예:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).
생성 값
IllegalArgumentException | 텐서 데이터가 할당되지 않은 경우입니다. |
---|
public 추상화 int numBytes ()
텐서 데이터의 크기를 바이트 단위로 반환합니다.
public 추상화 int numDimensions ()
텐서의 차원 수 (순위라고도 함)를 반환합니다.
스칼라의 경우 0, 벡터의 경우 1, 행렬의 경우 2, 3차원 텐서의 경우 3 등입니다.
public 추상화 int numElements ()
텐서의 평면화된 (1-D) 뷰에 있는 요소 수를 반환합니다.
public summary Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()
소유 인터프리터 내에 있는 텐서의 양자화 매개변수를 반환합니다.
양자화 텐서에만 유효한 QuantizationParameters
가 있습니다. 양자화되지 않은 텐서의 경우 scale 값과 zero_point 값은 모두 0입니다.
public 추상화 int[] shapeSignature ()
텐서의 원래 형태(즉, 크기 조정을 수행하기 전 각 크기의 크기)를 반환합니다. 알 수 없는 측정기준은 -1로 지정됩니다.
반환 값
- i-번째 요소가 텐서의 i-번째 차원의 크기인 배열.