TensorLabel

TensorLabel là một trình bao bọc tiện dụng cho TensorBuffers có các nhãn có ý nghĩa trên một trục.

Ví dụ: một mô hình phân loại hình ảnh có thể có tensor đầu ra với hình dạng là {1, 10}, trong đó 1 là kích thước lô và 10 là số lượng danh mục. Trên thực tế, trên trục thứ 2, chúng ta có thể gắn nhãn cho mỗi tensor con bằng tên hoặc nội dung mô tả của từng danh mục tương ứng. TensorLabel có thể giúp chuyển đổi Tensor thuần tuý trong TensorBuffer thành một bản đồ từ các nhãn được xác định trước thành tensor phụ. Trong trường hợp này, nếu cung cấp 10 nhãn cho trục thứ 2, TensorLabel có thể chuyển đổi Tensor {1, 10} ban đầu thành bản đồ 10 phần tử, mỗi giá trị là Tensor có hình dạng {} (vô hướng). Ví dụ về cách sử dụng:

   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();
 

Lưu ý: hiện tại, chúng tôi chỉ hỗ trợ chuyển đổi tensor sang bản đồ cho nhãn đầu tiên có kích thước lớn hơn 1.