Un array multidimensionale digitato utilizzato in Tensorflow Lite.
L'handle nativo di Tensor è gestito da NativeInterpreterWrapper e non deve essere chiuso dal client. Tuttavia, una volta chiuso NativeInterpreterWrapper, l'handle del tensore verrà invalidato.
Corsi nidificati
| classe | Tensor.QuantizationParams | Parametri di quantizzazione corrispondenti alla tabella QuantizationParameters, nel
file di schema del modello TFLite. |
|
Metodi pubblici
| astratto ByteBuffer |
asReadOnlyBuffer()
Restituisce una visualizzazione
ByteBuffer di sola lettura dei dati del tensore. |
| astratto DataType | |
| astratto int |
numBytes()
Restituisce la dimensione, in byte, dei dati tensore.
|
| astratto int |
numDimensions()
Restituisce il numero di dimensioni (a volte indicato come ranking) di Tensor.
|
| astratto int |
numElements()
Restituisce il numero di elementi in una vista appiattita (1-D) del tensore.
|
| astratto Tensor.QuantizationParams |
quantizationParams()
Restituisce i parametri di quantizzazione del tensore all'interno dell'interprete proprietario.
|
| astratto int[] | |
| astratto int[] |
shapeSignature()
Restituisce la forma originale di Tensor, ovvero le dimensioni di ogni dimensione, prima di eseguire qualsiasi ridimensionamento.
|
Metodi pubblici
Public astratto ByteBuffer asReadOnlyBuffer ()
Restituisce una visualizzazione ByteBuffer di sola lettura dei dati del tensore.
In generale, questo metodo è particolarmente utile per ottenere una visualizzazione di sola lettura dei dati del tensore di output, *dopo* l'esecuzione dell'inferenza (ad esempio, tramite InterpreterApi.run(Object, Object)). In particolare, alcuni grafici hanno output di forma dinamica, il che può rendere complicato l'invio all'interprete di un buffer di output predefinito. Esempio di utilizzo:
interpreter.run(input, null);
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
// Copy or read from outputBuffer.
AVVISO: se il tensore non è stato ancora allocato, ad esempio prima dell'esecuzione dell'inferenza, il risultato non è definito. Tieni presente che il puntatore tensore sottostante può cambiare anche quando il tensore viene invalidato in qualsiasi modo (ad esempio, se viene eseguita l'inferenza o il grafico viene ridimensionato), quindi *non* è sicuro mantenere un riferimento al buffer restituito oltre l'uso immediato dopo l'inferenza. Esempio di utilizzo *non corretto*:
ByteBuffer outputBuffer = interpreter.getOutputTensor(0).asReadOnlyBuffer();
interpreter.run(input, null);
// Copy or read from outputBuffer (which may now be invalid).Lanci
| IllegalArgumentException | se non sono stati allocati i dati del tensore. |
|---|
pubblico astratto DataType dataType ()
Restituisce il valore DataType degli elementi archiviati in Tensor.
pubblici astratto int numBytes ()
Restituisce la dimensione, in byte, dei dati tensore.
pubblici astratto int numDimensions ()
Restituisce il numero di dimensioni (a volte indicato come ranking) di Tensor.
Sarà 0 per uno scalare, 1 per un vettore, 2 per una matrice, 3 per un tensore tridimensionale ecc.
pubblici astratto int numElements ()
Restituisce il numero di elementi in una vista appiattita (1-D) del tensore.
Public astratto Tensor.QuantizationParams quantizationParams ()
Restituisce i parametri di quantizzazione del tensore all'interno dell'interprete proprietario.
Solo i tensori quantizzati hanno un valore QuantizationParameters valido. Per i tensori non quantizzati, i valori di scala e punto_zero sono entrambi 0.
pubblica astratta int[] forma ()
Restituisce la forma di Tensor, ovvero le dimensioni di ogni dimensione.
Ritorni
- una matrice in cui l'elemento i-esima è la dimensione della dimensione i-esima del tensore.
pubblico astratto int[] shapeSignature ()
Restituisce la forma originale di Tensor, ovvero le dimensioni di ogni dimensione, prima di eseguire qualsiasi ridimensionamento. Le dimensioni sconosciute vengono indicate con il valore -1.
Ritorni
- una matrice in cui l'elemento i-esima è la dimensione della dimensione i-esima del tensore.