TensorBuffer

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

TensorBuffers דינמיים יעביר מחדש את הזיכרון בזמן טעינת מערכים או מאגרים של 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.
 

יצירת TensorBuffer עם הערכים shape ו-DataType שצוינו. הנה כמה דוגמאות 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);
 

אי אפשר לשנות את הגודל של TensorBuffer בגודל קבוע אחרי שיוצרים אותו.

יצירת TensorBuffer להעתקה עמוקה של נתונים ממקור אחר, עם הערך DataType שצוין.

מחזירה את מאגר הנתונים.

מחזירה את סוג הנתונים של מאגר הנתונים הזמני.

הפונקציה מקבלת את הגודל ה-flaSize של המאגר.

מחזירה מערך צף של הערכים שמאוחסנים במאגר הנתונים הזמני. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים במקום מספר ממשי (float), הערכים יומרו ל-float. לדוגמה, הערכים במשתנה TensorBufferUint8 יומרו מ-uint8 ל-float.

מחזירה ערך מסוג מספר ממשי (float) באינדקס נתון. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מאלו של ציפה, הערך יומר למספר צף. לדוגמה, כשקוראים ערך מ-TensorBufferUint8, קודם המערכת תקריא את הערך כ-uint8, ולאחר מכן תתבצע המרה מ: uint8 כדי לצוף.

 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 שמאוחסנים במאגר הנתונים הזמני. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוג אחר מ-int, הערכים יומרו ל-in, וכתוצאה מכך עלול להיווצר אובדן דיוק. לדוגמה, קבלת מערך int מ-TensorBufferFloat עם הערכים {400.32f, 23.04f}, הפלט הוא {400, 23}.

מחזירה ערך int באינדקס נתון. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מ-int, הערך יהיה תתבצע המרה ל-Int. לדוגמה, כשקוראים ערך מ-TensorBufferFloat, קודם המערכת תקרא את הערך כ-float, ולאחר מכן יומר מציפה ל-int. אובדן של 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.
 

מקבלת את הצורה הנוכחית. (החזרת עותק כאן כדי למנוע שינויים בלתי צפויים.)

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

הפונקציה מחזירה אם TensorBuffer הוא בגודל דינמי (יכול להיות לשנות את הגודל באופן שרירותי).

טוענת מערך int למאגר הנתונים הזמני עם צורה ספציפית. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מאשר int, הערכים יומרו לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני שהם ייטענו מאגר נתונים זמני ואובדן הדיוק. לדוגמה, טעינה של מערך int עם הערכים {400, -23} לתוך TensorBufferUint8 , הערכים מוצמדים ל- [0, 255] ואז הועבר אל uint8 על ידי {255, 0}.

טוענת מערך צף לתוך מאגר הנתונים הזמני עם צורה ספציפית. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מאשר במצב צף, הערכים יומרו לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני שהם ייטענו מאגר נתונים זמני ואובדן הדיוק. לדוגמה, כשטוענים מערך צף לתוך TensorBufferUint8 עם הערכים {400.32f, -23.04f}, הערכים מוצמדים ל- [0, 255] לאחר מכן מועבר ל-uint8 עד {255, 0}.

טוענת מערך צף לתוך מאגר הנתונים הזמני. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מאלו של ציפה, הערכים יומרו לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני שהם ייטענו למאגר הנתונים הזמני של דיוק. לדוגמה, טעינה של מערך צף לתוך TensorBufferUint8 עם הערכים {400.32f, -23.04f}, הערכים מוצמדים ל-[0, 255] ואז יועברו uint8 של {255, 0}.

כשמשתמשים בשיטה זו, ההנחה היא שהצורה של src זהה לצורה של TensorBuffer. לכן, הגודל של buffer (src.length) צריך תמיד להתאים גודל שטוח של TensorBuffer זה, גם בגודל קבוע וגם ב-TensorBuffer דינמי. משתמשים בפונקציה loadArray(float[], int[]) אם הצורה של src שונה.

טוענת מערך int למאגר הנתונים הזמני. אם מאגר הנתונים הזמני הוא מסוגים שונים מ-int, הערכים יומר לסוג של מאגר הנתונים הזמני לפני טעינתו למאגר הנתונים הזמני ואובדן דיוק מדויק. לדוגמה, כשטוענים מערך int עם ערכים {400, -23} לתוך TensorBufferUint8 , הערכים מוצמדים ל-[0, 255] ואז יועברו ל-uint8 על ידי {255, 0}.

כשמשתמשים בשיטה זו, ההנחה היא שהצורה של src זהה לצורה של TensorBuffer. לכן, הגודל של buffer (src.length) צריך תמיד להתאים גודל שטוח של TensorBuffer זה, גם בגודל קבוע וגם ב-TensorBuffer דינמי. משתמשים בפונקציה loadArray(int[], int[]) אם הצורה של src שונה.

טוען מאגר נתונים זמני של בייטים לתוך TensorBuffer. גודל מאגר הנתונים הזמני חייב להיות תואם לגודל השטוח של TensorBuffer הזה.

כשמשתמשים בשיטה זו, ההנחה היא שהצורה של buffer זהה לצורה של TensorBuffer. לכן, הגודל של buffer (buffer.limit()) צריך תמיד תואם לגודל הקבוע של TensorBuffer זה, גם בגודל קבוע וגם ב-TensorBuffer דינמי. יש להשתמש ב-loadBuffer(ByteBuffer, int[]) אם ל-buffer יש .

חשוב: מאגר הנתונים הזמני שנטען הוא חומר עזר. אין לשנות. אנחנו לא יוצרים כאן עותק עבור בעיית ביצועים, אבל אם יש צורך בשינוי, צור עותק.

כדי ליהנות מהביצועים הטובים ביותר, מומלץ תמיד לטעון ByteBuffer או ByteBuffer באופן ישיר מגובה על ידי מערך.

אם buffer הוא לקריאה בלבד, אנחנו משתמשים באסטרטגיית העתקה על כתיבה לביצועים.

טוען מאגר נתונים זמני של בייטים לתוך TensorBuffer עם צורה ספציפית.

חשוב: מאגר הנתונים הזמני שנטען הוא חומר עזר. אין לשנות. אנחנו לא יוצרים כאן עותק עבור בעיית ביצועים, אבל אם יש צורך בשינוי, צור עותק.

כדי ליהנות מהביצועים הטובים ביותר, מומלץ תמיד לטעון ByteBuffer או ByteBuffer באופן ישיר מגובה על ידי מערך.