TensorLabel

TensorLabel هو برنامج تضمين استخدام لـ TensorBuffers مع تصنيفات ذات مغزى على المحور.

على سبيل المثال، قد يتضمّن نموذج تصنيف الصور موصّل إخراج بالشكل {1, 10}، حيث يمثّل الرقم 1 حجم المجموعة والرقم 10 هو عدد الفئات. وفي المحور الثاني، يمكننا تسمية كل مجسّم فرعي باسم أو وصف كل فئة مقابلة. يمكن أن يساعد TensorLabel في تحويل Tensor العادي في TensorBuffer إلى خريطة من تصنيفات محددة مسبقًا إلى نطاقات فرعية. في هذه الحالة، إذا تم توفير 10 تصنيفات للمحور الثاني، يمكن لـ TensorLabel تحويل Tensor {1, 10} الأصلي إلى خريطة عناصر مكوّنة من 10 عناصر، تكون كل قيمة لها هي Tensor في الشكل {} (عددية). مثال على الاستخدام:

   TensorBuffer outputTensor = ...;
   List<String> labels = FileUtil.loadLabels(context, labelFilePath);
   // labels the first axis with size greater than one
   TensorLabel labeled = new TensorLabel(labels, outputTensor);
   // If each sub-tensor has effectively size 1, we can directly get a float value
   Map<String, Float> probabilities = labeled.getMapWithFloatValue();
   // Or get sub-tensors, when each sub-tensor has elements more than 1
   Map<String, TensorBuffer> subTensors = labeled.getMapWithTensorBuffer();
 

ملاحظة: نتيح حاليًا التحويل من خلال المعدّ إلى خريطة فقط للتصنيف الأول الذي يكون حجمه أكبر من 1.