حصة تجريدية عامة
TensorBuffer
الفئات الفرعية المباشرة المعروفة |
يمثل المخزن المؤقت للبيانات لمدخل النموذج أو مُخرجاته.
الطرق العامة
ثابتة TensorBuffer |
createDynamic(نوع البيانات DataType)
تنشئ قيمة
TensorBuffer ديناميكية فارغة باستخدام DataType محدّد. |
ثابتة TensorBuffer |
createFixedSize(int[] shape, DataType dataType)
|
ثابتة TensorBuffer |
createFrom(مخزن مؤقّت في TensorBuffer ونوع البيانات DataType)
تنشئ هذه الدالة بيانات
TensorBuffer للنسخ العميق من أخرى، باستخدام DataType المحددة. |
ByteBuffer |
getBuffer()
تعرض المخزن المؤقت للبيانات.
|
تجريدي DataType |
getDataType()
تعرض نوع البيانات لهذا المخزن المؤقت.
|
int |
getFlatSize()
للحصول على الحجم الثابت للمخزن المؤقت.
|
تجريدي float[] |
getFloatArray()
تعرض صفيفًا عائمًا من القيم المخزنة في هذا المخزن المؤقت.
|
تجريدي عدد عائم |
getFloatValue(int absIndex)
لعرض قيمة عائمة في فهرس معين.
|
تجريدي int[] |
getIntArray()
تعرض صفيفة int من القيم المخزّنة في هذا المخزن المؤقت.
|
تجريدي تدخُّل دفاعي |
getIntValue(int absIndex)
لعرض قيمة عدد صحيح في فهرس معين.
|
int[] |
getShape()
الحصول على الشكل الحالي
|
تجريدي تدخُّل دفاعي |
getTypeSize()
تعرض عدد وحدات البايت لعنصر واحد في المصفوفة.
|
منطقي |
isDynamic()
يتم عرض إذا كان حجم
TensorBuffer ديناميكيًا (يمكن تغيير حجمه عشوائيًا). |
تجريدي فراغ |
loadArray(int[] src, int[] shape)
تحميل صفيفة int إلى هذا المخزن المؤقت بشكل معيّن.
|
تجريدي فراغ |
loadArray(float[] src, int[] shape)
لتحميل صفيف عائم في هذا المخزن المؤقت بشكل محدد.
|
فراغ |
loadArray(float[] src)
تحمِّل صفيفًا عائمًا إلى هذا المخزن المؤقت.
|
فراغ |
loadArray(int[] src)
تحمِّل صفيفة int إلى هذا المخزن المؤقت.
|
فراغ | |
فراغ |
loadBuffer(التخزين المؤقت في ByteBuffer، شكل int[])
تحمِّل مخزنًا مؤقتًا بايت في
TensorBuffer بشكل محدَّد. |
الطرق المكتسبة
الطرق العامة
علنية ثابتة TensorBuffer createDynamic (DataType نوع البيانات)
تنشئ قيمة TensorBuffer
ديناميكية فارغة باستخدام DataType
محدّد. شكل
تاريخ إنشاء TensorBuffer
هو {0}.
تعيد TensorBuffers الديناميكية تخصيص الذاكرة عند تحميل الصفائف أو المخازن المؤقتة للبيانات أحجام الموارد الاحتياطية المختلفة. وإليك بعض الأمثلة:
// Creating a float dynamic TensorBuffer: TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createDynamic(DataType.FLOAT32); // Loading a float array: float[] arr1 = new float[] {1, 2, 3}; tensorBuffer.loadArray(arr, new int[] {arr1.length}); // loading another float array: float[] arr2 = new float[] {1, 2, 3, 4, 5}; tensorBuffer.loadArray(arr, new int[] {arr2.length}); // loading a third float array with the same size as arr2, assuming shape doesn't change: float[] arr3 = new float[] {5, 4, 3, 2, 1}; tensorBuffer.loadArray(arr); // loading a forth float array with different size as arr3 and omitting the shape will result // in error: float[] arr4 = new float[] {3, 2, 1}; tensorBuffer.loadArray(arr); // Error: The size of byte buffer and the shape do not match.
المعلمات
dataType | نوع البيانات "TensorBuffer " المطلوب إنشاؤه.
|
---|
علنية ثابتة TensorBuffer createFixedSize (int[] shape, DataType dataType)
تنشئ السمة TensorBuffer
مع السمتَين shape
وDataType
المحدَّدتَين. إليك بعض الأمثلة
الأمثلة:
// Creating a float TensorBuffer with shape {2, 3}: int[] shape = new int[] {2, 3}; TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(shape, DataType.FLOAT32);
// Creating an uint8 TensorBuffer of a scalar: int[] shape = new int[] {}; TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(shape, DataType.UINT8);
// Creating an empty uint8 TensorBuffer: int[] shape = new int[] {0}; TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(shape, DataType.UINT8);
لا يمكن تغيير حجم TensorBuffer ذات الحجم الثابت بعد إنشائه.
المعلمات
الشكل | شكل TensorBuffer المطلوب إنشاؤه. |
---|---|
dataType | نوع البيانات "TensorBuffer " المطلوب إنشاؤه. |
الرميات
NullPointerException | إذا كانت shape خالية. |
---|---|
IllegalArgumentException | إذا كانت السمة shape تحتوي على عناصر غير موجبة.
|