Un array multidimensional escrito que se usa en TensorFlow Lite.
NativeInterpreterWrapper administra el controlador nativo de un Tensor, y el cliente no tiene que cerrarlo. Sin embargo, una vez que se cierra NativeInterpreterWrapper, se invalida el controlador del tensor.
Categorías anidadas
| clase | Tensor.QuantizationParams | Parámetros de cuantización que corresponden a la tabla, QuantizationParameters, en el archivo de esquema del modelo de TFLite. |
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Métodos públicos
| resumen ByteBuffer |
asReadOnlyBuffer()
Muestra una vista
ByteBuffer de solo lectura de los datos del tensor. |
| DataType abstracto | |
| resumen int |
numBytes()
Muestra el tamaño, en bytes, de los datos del tensor.
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| resumen int |
numDimensions()
Muestra la cantidad de dimensiones (a veces denominadas rango) del tensor.
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| resumen int |
numElements()
Muestra la cantidad de elementos en una vista plana (1-D) del tensor.
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| Tensor.QuantizationParams |
quantizationParams()
Muestra los parámetros de cuantización del tensor dentro del intérprete propietario.
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| resumen int[] | |
| resumen int[] |
shapeSignature()
Muestra la forma original del tensor, es decir, los tamaños de cada dimensión, antes de que se realizara cualquier cambio de tamaño.
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Métodos públicos
resumen público 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 dinámicos, lo que puede hacer que el feed de un búfer de salida predefinido con el intérprete sea incómodo. Ejemplo de uso:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.
ADVERTENCIA: Si aún no se asignó el tensor, p.ej., antes de que se ejecutara la inferencia, el resultado es indefinido. Ten en cuenta que el puntero de tensor subyacente también puede cambiar cuando se invalida el tensor de alguna manera (p.ej., si se ejecuta la inferencia o se cambia el tamaño del gráfico), por lo que *no* es seguro mantener una referencia al búfer que se muestra más allá del uso inmediato después de la inferencia. Ejemplo de uso *no deseado*:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).Arroja
| IllegalArgumentException | si los datos del tensor no se asignaron. |
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resumen público int numBytes ()
Muestra el tamaño, en bytes, de los datos del tensor.
public abstract int numDimensions ()
Muestra la cantidad de dimensiones (a veces denominadas rango) del tensor.
Será 0 para un escalar, 1 para un vector, 2 para una matriz, 3 para un tensor tridimensional, etcétera.
public resumen int numElements ()
Muestra la cantidad 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 cuantizados tienen un QuantizationParameters válido. Para los tensores que no están cuantificados, los valores de scale y zero_point son ambos 0.
public resumen int[] forma ()
Muestra la forma del tensor, es decir, los tamaños de cada dimensión.
Devuelve
- Un array en el que el elemento i es el tamaño de la dimensión i del tensor.
public abstract int[] shapeSignature ()
Muestra la forma original del tensor, es decir, los tamaños de cada dimensión, antes de que se realizara cualquier cambio de tamaño. Las dimensiones desconocidas se designan con un valor de -1.
Devuelve
- Un array en el que el elemento i es el tamaño de la dimensión i del tensor.