Un array multidimensional escrito que se usa en Tensorflow Lite.
NativeInterpreterWrapper administra el controlador nativo de un objeto Tensor
no es necesario que el cliente la cierre. Sin embargo, una vez que NativeInterpreterWrapper tenga
se cierra, se invalidará el controlador del tensor.
Categorías anidadas
| clase | Tensor.QuantizationParams | Los parámetros de cuantización que corresponden a la tabla, QuantizationParameters, en el
TFLite
Archivo de esquema del modelo. |
|
Métodos públicos
| abstracto ByteBuffer |
asReadOnlyBuffer()
Muestra una vista
ByteBuffer de solo lectura de los datos del tensor. |
| abstracto DataType | |
| abstracto número entero |
numBytes()
Muestra el tamaño, en bytes, de los datos del tensor.
|
| abstracto número entero |
numDimensions()
Muestra la cantidad de dimensiones (a veces denominada rango) del tensor.
|
| abstracto número entero |
numElements()
Muestra el número de elementos en una vista plana (1-D) del tensor.
|
| abstracto Tensor.QuantizationParams |
quantizationParams()
Muestra los parámetros de cuantización del tensor dentro del intérprete propietario.
|
| abstracto número entero | |
| abstracto número entero |
shapeSignature()
Muestra la forma original del tensor.
es decir, los tamaños de cada dimensión, antes de realizar cualquier cambio de tamaño.
|
Métodos públicos
público abstracto ByteBuffer . asReadOnlyBuffer ()
Muestra una vista ByteBuffer de solo lectura de los datos del tensor.
En general, este método es más útil para obtener una vista de solo lectura de los datos del tensor de salida,
*después* de que se haya ejecutado la inferencia (p. ej., a través de InterpreterApi.run(Object, Object)) En
particular, algunos gráficos tienen resultados de forma dinámica, lo que puede hacer que alimentarse
búfer de salida al intérprete incómodo. Ejemplo de uso:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.ADVERTENCIA: Si el tensor aún no se ha asignado, p.ej., antes de que se ejecute la inferencia, el resultado no está definido. Ten en cuenta que el puntero del tensor subyacente también puede cambiar cuando invalide el tensor de alguna forma (p.ej., si se ejecuta la inferencia o se cambia el tamaño del grafo), por lo que *no* es seguro mantener una referencia al búfer devuelto más allá del uso inmediato después de la inferencia. Ejemplo de uso *malo*:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).Arroja
| IllegalArgumentException. | si no se asignaron los datos del tensor. |
|---|
público abstracto DataType . dataType ()
Muestra el DataType de los elementos almacenados en el tensor.
público abstracto número entero numBytes ()
Muestra el tamaño, en bytes, de los datos del tensor.
público abstracto número entero numDimensions ()
Muestra la cantidad de dimensiones (a veces denominada rango) del tensor.
Será 0 para un escalar, 1 para un vector, 2 para una matriz, 3 para un tensor tridimensional, etcétera.
público abstracto número entero numElements ()
Muestra el número de elementos en una vista plana (1-D) del tensor.
público abstracto Tensor.QuantizationParams . quantizationParams ()
Muestra los parámetros de cuantización del tensor dentro del intérprete propietario.
Solo los tensores cuantificados tienen QuantizationParameters válidos. Para tensores que no son
cuantificados, los valores de scale y zero_point son 0.
público abstracto número entero forma ()
Muestra la forma de el tensor, es decir, los tamaños de cada dimensión.
Muestra
- un array en el que el elemento i-ésimo es el tamaño de la dimensión i-ésima del tensor.
público abstracto número entero shapeSignature ()
Muestra la forma original del tensor. es decir, los tamaños de cada dimensión, antes de realizar cualquier cambio de tamaño. Las dimensiones desconocidas son se designa con un valor de -1.
Muestra
- un array en el que el elemento i-ésimo es el tamaño de la dimensión i-ésima del tensor.