TensorBuffer

הפונקציה יוצרת TensorBuffer דינמי ריק עם הערך DataType שצוין. הצורה של TensorBuffer שנוצר היא {0}.

Dynamic TensorBuffers יקצה מחדש זיכרון כשטוענים מערכים או מאגרי נתונים בגדלים שונים של מאגרי נתונים זמניים. הנה כמה דוגמאות:

 // 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.
 

הפונקציה יוצרת TensorBuffer עם הערכים shape ו-DataType שצוינו. הנה כמה דוגמאות:

 // 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);
 

לא ניתן לשנות גודל של TensorBuffer בגודל קבוע לאחר היצירה שלו.

הפונקציה יוצרת TensorBuffer להעתקת עומק של נתונים ממקור אחר, עם הערך DataType שצוין.

מחזירה את מאגר הנתונים הזמני.

מחזירה את סוג הנתונים של מאגר הנתונים הזמני.

הפונקציה מקבלת את הגודל FlatSize של המאגר.

מחזירה מערך צף של הערכים ששמורים במאגר הנתונים הזמני. אם מאגר הנתונים הזמני הוא סוגים שונים מאלה של צף, הערכים יומרו לצוף. לדוגמה, הערכים ב-TensorBufferUint8 יומרו מ-uint8 ל-float.

מחזירה ערך צף באינדקס נתון. אם המאגר הזמני הוא סוגים שונים מאלה של צף, הערך יומר לצף. לדוגמה, בקריאת ערך מ-TensorBufferUint8, הערך יוקרא קודם כ-uint8 ואז יומר מ-uint8 ל-float.

 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);
 

מחזירה מערך int של הערכים ששמורים במאגר הנתונים הזמני. אם סוג המאגר הזמני הוא מסוג int, הערכים יומרו ל-int וכתוצאה מכך ייתכן אובדן הדיוק. לדוגמה, אם מקבלים מערך int מ-TensorBufferFloat עם הערכים {400.32f, 23.04f}, הפלט הוא {400, 23}.

מחזירה ערך int באינדקס נתון. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוג int, הערך יומר למטבע int. לדוגמה, בקריאת ערך מהטבלה TensorBufferFloat, הערך יוקרא קודם כעמודה צפה ולאחר מכן יומר מערך של מספר ממשי (float) למספר שלם. ייתכן שיחול אובדן דיוק.

 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.
 

הפונקציה מקבלת את הצורה הנוכחית. (החזרת עותק כאן כדי למנוע שינוי בלתי צפוי.)

מחזירה את מספר הבייטים של רכיב יחיד במערך. לדוגמה, מאגר של מאגר צף יחזיר ערך של 4, ומאגר נתונים זמני של בייטים יחזיר ערך של 1.

הפונקציה מחזירה את הערך אם TensorBuffer הוא גודל דינמי (ניתן לשנות את הגודל באופן שרירותי).

טוען מערך int למאגר הנתונים הזמני הזה עם צורה ספציפית. אם המאגר הוא מסוגים שונים מאלה של int, הערכים יומרו לסוג של המאגר לפני הטעינה שלו, ויכול להיות שיחול אובדן דיוק. לדוגמה, אם תטען מערך int עם הערכים {400, -23} בתוך TensorBufferUint8 , הערכים יוגבלו ל-[0, 255] ואז יועברו ל-uint8 עד {255, 0}.

טוען מערך צף למאגר זה בעל צורה ספציפית. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מאשר לצוף, הערכים יומרו לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני שהם ייטענו למאגר, וייתכן שיחול אובדן דיוק. לדוגמה, כשטוענים מערך צף בתוך TensorBufferUint8 עם הערכים {400.32f, -23.04f}, הערכים יוגבלו ל-[0, 255] ואז יועברו ל-uint8 ב-{255, 0}.

טוען מערך צף למאגר זה. אם מאגר הנתונים הזמני הוא סוגים שונים מאלה של מאגר נתונים זמני, הערכים יומרו לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני שהם ייטענו למאגר, וייתכן שיחול אובדן דיוק. לדוגמה, אם תטען מערך צף לתוך TensorBufferUint8 עם הערכים {400.32f, -23.04f}, הערכים יוגבלו ל-[0, 255] ואז יועברו ל-uint8 על ידי {255, 0}.

השימוש בשיטה הזו מבוסס על ההנחה שהצורה של src זהה לצורה של TensorBuffer. לכן הגודל של buffer (src.length) צריך תמיד להתאים לגודל השטוח של TensorBuffer הזה, גם עבור גודל קבוע וגם עבור TensorBuffer דינמי. יש להשתמש במאפיין loadArray(float[], int[]) אם לsrc יש צורה שונה.

טוען מערך int למאגר הזה. אם המאגר הוא מסוגים שונים מאלה של int, הערכים יומרו לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני הטעינה שלהם וכתוצאה מכך ייתכן אובדן הדיוק. לדוגמה, אם תטען מערך int עם הערכים {400, -23} בתוך TensorBufferUint8 , הערכים יוגבלו ל-[0, 255] ואז יועברו ל-uint8 על ידי {255, 0}.

השימוש בשיטה הזו מבוסס על ההנחה שהצורה של src זהה לצורה של TensorBuffer. לכן הגודל של buffer (src.length) צריך תמיד להתאים לגודל השטוח של TensorBuffer הזה, גם עבור גודל קבוע וגם עבור TensorBuffer דינמי. יש להשתמש במאפיין loadArray(int[], int[]) אם לsrc יש צורה שונה.

טוען מאגר נתונים זמני של בייט לתוך TensorBuffer. גודל מאגר הנתונים הזמני חייב להתאים לגודל השטוח של TensorBuffer הזה.

השימוש בשיטה הזו מבוסס על ההנחה שהצורה של buffer זהה לצורה של TensorBuffer. לכן הגודל של buffer (buffer.limit()) צריך תמיד להתאים לגודל השטוח של TensorBuffer הזה, גם עבור גודל קבוע וגם עבור TensorBuffer דינמי. יש להשתמש בפונקציה loadBuffer(ByteBuffer, int[]) אם ל-buffer יש צורה שונה.

חשוב: מאגר הנתונים הזמני שנטען הוא קובץ עזר. אין לשנות. אנחנו לא יוצרים כאן עותק בגלל בעיית ביצועים, אבל אם יש צורך בשינוי, כדאי ליצור עותק.

כדי להשיג את הביצועים הטובים ביותר, צריך תמיד לטעון שדה ByteBuffer ישיר או ByteBuffer שמגובה במערך.

אם השדה buffer הוא לקריאה בלבד, אנחנו נוקטים אסטרטגיה של 'העתקה וכתיבה' לביצועים.

טוען מאגר נתונים זמני של בייטים ב-TensorBuffer בצורה ספציפית.

חשוב: מאגר הנתונים הזמני שנטען הוא קובץ עזר. אין לשנות. אנחנו לא יוצרים כאן עותק בגלל בעיית ביצועים, אבל אם יש צורך בשינוי, כדאי ליצור עותק.

כדי להשיג את הביצועים הטובים ביותר, צריך תמיד לטעון שדה ByteBuffer ישיר או ByteBuffer שמגובה במערך.