TensorBuffer

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.
 

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.

تنشئ هذه الدالة بيانات TensorBuffer للنسخ العميق من أخرى، باستخدام DataType المحددة.

تعرض المخزن المؤقت للبيانات.

تعرض نوع البيانات لهذا المخزن المؤقت.

للحصول على الحجم الثابت للمخزن المؤقت.

تعرض صفيفًا عائمًا من القيم المخزنة في هذا المخزن المؤقت. إذا كان المورد الاحتياطي من أنواع مختلفة من العدد العشري، سيتم تحويل القيم إلى عدد عشري. على سبيل المثال، سيتم تحويل القيم في TensorBufferUint8 من uint8 إلى float.

لعرض قيمة عائمة في فهرس معين. إذا كان المورد الاحتياطي أنواعًا مختلفة عن الفترة العائمة، سيتم تحويل القيمة إلى عدد عائم. على سبيل المثال، عند قراءة قيمة من TensorBufferUint8، ستتم قراءة القيمة أولاً على أنّها uint8، ثم سيتم تحويلها من uint8 للتعويم.

 For example, a TensorBuffer with shape {2, 3} that represents the following array,
 [[0.0f, 1.0f, 2.0f], [3.0f, 4.0f, 5.0f]].

 The fourth element (whose value is 3.0f) in the TensorBuffer can be retrieved by:
 float v = tensorBuffer.getFloatValue(3);
 

تعرض صفيفة int من القيم المخزّنة في هذا المخزن المؤقت. إذا كان المخزن المؤقت من نوع مختلف من int، ستتحول القيم إلى عدد صحيح، وقد يحدث فقدان للدقة. على سبيل المثال: للحصول على صفيفة Int من TensorBufferFloat بالقيم {400.32f, 23.04f}، يكون الناتج هي {400, 23}.

لعرض قيمة عدد صحيح في فهرس معين. إذا كان المخزن المؤقت من أنواع مختلفة عن int، فإن القيمة سيتم تحويله إلى عدد صحيح. على سبيل المثال، عند قراءة قيمة من TensorBufferFloat، تُقرأ القيمة أولاً على أنها float، ثم يتم تحويلها من float إلى عدد صحيح. خسارة الدقة قد تنطبق.

 For example, a TensorBuffer with shape {2, 3} that represents the following array,
 [[0.0f, 1.0f, 2.0f], [3.0f, 4.0f, 5.0f]].

 The fourth element (whose value is 3.0f) in the TensorBuffer can be retrieved by:
 int v = tensorBuffer.getIntValue(3);
 Note that v is converted from 3.0f to 3 as a result of type conversion.
 

الحصول على الشكل الحالي (عرض نسخة هنا لتجنب التعديل غير المتوقع).

تعرض عدد وحدات البايت لعنصر واحد في المصفوفة. على سبيل المثال، سيقوم المخزن المؤقت العائم إرجاع 4، وسيعرض المخزن المؤقت للبايت القيمة 1.

يتم عرض إذا كان حجم TensorBuffer ديناميكيًا (يمكن تغيير حجمه عشوائيًا).

تحميل صفيفة int إلى هذا المخزن المؤقت بشكل معيّن. إذا كان المورد الاحتياطي من أنواع مختلفة من int، فسيتم تحويل القيم إلى نوع المخزن المؤقت قبل تحميلها إلى وقد ينطبق فقدان الدقة. على سبيل المثال، يؤدي تحميل صفيفة int بالقيم {400, -23} في TensorBufferUint8، سيتم تثبيت القيم على [0, 255] وبعد ذلك تم إرسالها إلى uint8 من قِبل {255, 0}.

لتحميل صفيف عائم في هذا المخزن المؤقت بشكل محدد. إذا كان المورد الاحتياطي من أنواع مختلفة من القيمة العائمة، ستتحول القيم إلى نوع المخزن المؤقت قبل تحميلها إلى وقد ينطبق فقدان الدقة. على سبيل المثال، عند تحميل صفيف عائم في TensorBufferUint8 بالقيم {400.32f, -23.04f}، سيتم تثبيت القيم على [0، 255] يتم إرسالها إلى uint8 من خلال {255, 0}.

تحمِّل صفيفًا عائمًا إلى هذا المخزن المؤقت. إذا كان المورد الاحتياطي أنواعًا مختلفة عن الفترة العائمة، سوف يتم تحويل القيم إلى نوع المخزن المؤقت قبل أن يتم تحميلها إلى المخزن المؤقت، ونفقدها الدقة قد تنطبق. على سبيل المثال، تحميل صفيف عائم في TensorBufferUint8 ذات القيمتين {400.32f, -23.04f}، فسيتم تثبيت القيم بـ [0, 255] ثم تحويلها إلى uint8 by {255, 0}.

من خلال استخدام هذه الطريقة، نفترض أنّ شكل src هو نفسه شكل هذه TensorBuffer وبالتالي، يجب أن يتطابق حجم buffer (src.length) دائمًا. الحجم الثابت لهذه TensorBuffer، لكل من الحجم الثابت والإصدار الديناميكي من TensorBuffer. استخدِم loadArray(float[], int[]) إذا كان لـ src شكل مختلف.

تحمِّل صفيفة int إلى هذا المخزن المؤقت. إذا كان المخزن المؤقت أنواعًا مختلفة عن int، فإن القيم إلى نوع المخزن المؤقت قبل أن يتم تحميله إلى المخزن المؤقت، ولن يتم حذف الدقة. على سبيل المثال، عند تحميل صفيفة Int بالقيم {400, -23} في TensorBufferUint8، سيتم تثبيت القيم بـ [0, 255] ثمّ توجيهها إلى uint8 من خلال {255، 0}.

من خلال استخدام هذه الطريقة، نفترض أنّ شكل src هو نفسه شكل هذه TensorBuffer وبالتالي، يجب أن يتطابق حجم buffer (src.length) دائمًا. الحجم الثابت لهذه TensorBuffer، لكل من الحجم الثابت والإصدار الديناميكي من TensorBuffer. استخدِم loadArray(int[], int[]) إذا كان لـ src شكل مختلف.

يتم تحميل مخزن مؤقت بايت في TensorBuffer. يجب أن يتطابق حجم المخزن المؤقت مع الحجم الثابت هذا TensorBuffer.

من خلال استخدام هذه الطريقة، نفترض أنّ شكل buffer هو نفسه شكل هذه TensorBuffer وبالتالي يجب أن يكون حجم buffer (buffer.limit()) دائمًا تتطابق مع الحجم الثابت لـ TensorBuffer هذه، لكل من الحجم الثابت والإصدار الديناميكي من TensorBuffer. استخدِم loadBuffer(ByteBuffer, int[]) إذا كان الحقل buffer مختلفًا. الشكل.

ملاحظة مهمة: المخزن المؤقت الذي تم تحميله هو مرجع. يُرجى عدم التعديل. لا ننشئ نسخة هنا المشكلات المتعلقة بالأداء، ولكن إذا لزم الأمر، يُرجى إنشاء نسخة.

للحصول على أفضل أداء، حمِّل دائمًا ByteBuffer أو ByteBuffer بشكل مباشر. مدعومة بصفيفة.

إذا كان buffer للقراءة فقط، سنعتمد استراتيجية النسخ عند الكتابة لتحسين الأداء.

تحمِّل مخزنًا مؤقتًا بايت في TensorBuffer بشكل محدَّد.

ملاحظة مهمة: المخزن المؤقت الذي تم تحميله هو مرجع. يُرجى عدم التعديل. لا ننشئ نسخة هنا المشكلات المتعلقة بالأداء، ولكن إذا لزم الأمر، يُرجى إنشاء نسخة.

للحصول على أفضل أداء، حمِّل دائمًا ByteBuffer أو ByteBuffer بشكل مباشر. مدعومة بصفيفة.