Introducing LiteRT: El entorno de ejecución de alto rendimiento de Google para la IA integrada en el dispositivo, antes conocido como TensorFlow Lite.

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend

enum final estática pública GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend

Qué backend de GPU seleccionar.

Métodos heredados

Desde la clase java.lang.Enum

final int	compareTo(GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend arg0)
int	compareTo(Objeto arg0)
booleano final	es igual a(Objeto arg0)
final Class<GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend>	getDeclaringClass()
final int	hashCode()
final String	name()
final int	ordinal()
String	toString()
estático <T extiende Enum<T>> T	valueOf(Clase<T> arg0, Cadena arg1)

Desde la clase java.lang.Object

boolean	es igual a(Objeto arg0)
final Class<?>	getClass()
int	hashCode()
final void	notify()
final void	notifyAll()
String	toString()
final void	wait(long arg0, int arg1)
final void	wait(argumento largo)
final void	wait()

Desde la interfaz java.lang.Comparable

resumen int

compareTo(GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend arg0)

Valores de enum

final estático público GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend OPENCL

Aplica la ejecución con Open CL.

final estático público GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend OPENGL

Aplica la ejecución con OpenGL.

final estático público GpuDelegateFactory.Options.GpuBackend UNSET

Primero prueba OpenCL. Recurre a OpenGL si no está disponible.