TensorLabel

TensorLabel คือ Wrapper ยูทิลิตีสำหรับ TensorBuffers ที่มีป้ายกํากับที่สื่อความหมายบนแกน

ตัวอย่างเช่น โมเดลการจัดประเภทรูปภาพอาจมี Tensor เอาต์พุตที่มีรูปร่างเป็น {1, 10} โดยที่ 1 คือขนาดกลุ่มและ 10 คือจำนวนหมวดหมู่ ที่จริงแล้ว ในแกนที่ 2 เราสามารถติดป้ายกำกับ tensor ย่อยแต่ละรายการด้วยชื่อหรือคำอธิบายของแต่ละหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้อง TensorLabel อาจช่วยแปลง Tensor ธรรมดาใน TensorBuffer เป็นแผนที่จากป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าไปจนถึง Tensor ย่อย ในกรณีนี้ หากระบุป้ายกำกับ 10 ป้ายสำหรับแกนที่ 2 แล้ว TensorLabel สามารถแปลง {1, 10} Tensor เดิมเป็นแมปองค์ประกอบ 10 ซึ่งแต่ละค่าจะเป็น Tensor ในรูปแบบ {} (สเกลาร์) ตัวอย่างการใช้งาน:

   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();
 

หมายเหตุ: ปัจจุบันเรารองรับเฉพาะการแปลง tensor-to-map สำหรับป้ายกำกับแรกที่มีขนาดมากกว่า 1