TensorBuffer

DataType के साथ खाली डाइनैमिक TensorBuffer बनाता है. बनाए गए TensorBuffer का आकार {0} है.

डाइनैमिक TensorBuffers, अलग-अलग बफ़र साइज़ वाले अरे या डेटा बफ़र लोड करते समय, मेमोरी को फिर से इकट्ठा करेगा. यहाँ कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

 // 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.
 

shape और DataType के साथ TensorBuffer बनाता है. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

 // 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);
 

TensorBuffer के तय साइज़ वाले साइज़ को बनाने के बाद, उसमें बदलाव नहीं किया जा सकता.

यह फ़ंक्शन किसी अन्य DataType के साथ, TensorBuffer की डीप-कॉपी करने वाला डेटा बनाता है.

डेटा बफ़र दिखाता है.

इस बफ़र का डेटा टाइप दिखाता है.

बफ़र का फ़्लैटसाइज़ लेता है.

इस बफ़र में स्टोर की गई वैल्यू का फ़्लोट अरे दिखाता है. अगर बफ़र का साइज़ फ़्लोट से अलग है, तो वैल्यू को फ़्लोट में बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 की वैल्यू को uint8 से फ़्लोट में बदल दिया जाएगा.

किसी दिए गए इंडेक्स पर फ़्लोट वैल्यू दिखाता है. अगर बफ़र और फ़्लोट टाइप अलग-अलग हैं, तो वैल्यू को फ़्लोट में बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 से कोई वैल्यू पढ़ते समय, वैल्यू को सबसे पहले uint8 के तौर पर पढ़ा जाएगा और फिर उसे uint8 से फ़्लोट में बदल दिया जाएगा.

 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);
 

इस बफ़र में सेव की गई वैल्यू की पूर्णांक अरे दिखाता है. अगर बफ़र का टाइप, int से अलग है, तो वैल्यू को int में बदल दिया जाएगा. साथ ही, हो सकता है कि बफ़र की सटीक जानकारी न दिखे. उदाहरण के लिए, {400.32f, 23.04f} वैल्यू वाले TensorBufferFloat से int अरे पाने से, आउटपुट {400, 23} होगा.

किसी दिए गए इंडेक्स पर int वैल्यू दिखाता है. अगर बफ़र, int से अलग टाइप का है, तो वैल्यू को Int में बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, TensorBufferFloat से किसी वैल्यू को पढ़ते समय, उस वैल्यू को पहले फ़्लोट के तौर पर पढ़ा जाएगा और फिर उसे फ़्लोट से int में बदल दिया जाएगा. हो सकता है कि नतीजे सटीक न हों.

 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.
 

मौजूदा आकार मिलता है. (अचानक होने वाले बदलाव से बचने के लिए, यहां इसकी कॉपी डालें.)

अरे में किसी एक एलिमेंट के बाइट की संख्या दिखाता है. उदाहरण के लिए, फ़्लोट बफ़र 4 दिखाएगा और बाइट बफ़र 1 दिखाएगा.

यह तब दिखता है, जब TensorBuffer का साइज़ डाइनैमिक हो (अपने हिसाब से साइज़ बदला जा सकता है).

इस बफ़र में खास आकार के साथ एक int अरे लोड करता है. अगर बफ़र, int से अलग टाइप का है, तो बफ़र में लोड होने से पहले वैल्यू को बफ़र के टाइप में बदला जा सकता है. ऐसा हो सकता है कि बफ़र में कोई बदलाव न हो. उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 में {400, -23} वैल्यू वाली int अरे लोड करके , वैल्यू को [0, 255] में जोड़ा जाएगा और फिर {255, 0} तक uint8 को कास्ट किया जाएगा.

इस बफ़र में खास आकार के साथ एक फ़्लोट अरे लोड करता है. अगर बफ़र फ़्लोट से अलग टाइप का है, तो वैल्यू को बफ़र में लोड करने से पहले उसे बफ़र के टाइप में बदला जा सकता है. ऐसा हो सकता है कि बफ़र वैल्यू में कोई कमी न आए. उदाहरण के लिए, {400.32f, -23.04f} वैल्यू वाले TensorBufferUint8 में फ़्लोट अरे लोड करने से, वैल्यू [0, 255] में जोड़ी जाएंगी और फिर उन्हें {255, 0} तक uint8 में कास्ट किया जाएगा.

इस बफ़र में कोई फ़्लोट अरे लोड करता है. अगर बफ़र फ़्लोट से अलग तरह का है, तो बफ़र में लोड किए जाने से पहले वैल्यू को बफ़र के टाइप में बदला जा सकता है. हो सकता है कि वैल्यू सटीक न हो. उदाहरण के लिए, {400.32f, -23.04f} वैल्यू वाले TensorBufferUint8 में फ़्लोट अरे लोड करने से, वैल्यू [0, 255] में जोड़ी जाएंगी और फिर {255, 0} तक uint8 में कास्ट की जाएंगी.

इस तरीके को इस्तेमाल करने पर यह माना जाता है कि src का आकार, इस TensorBuffer के आकार जैसा ही है. इसलिए, तय साइज़ और डाइनैमिक TensorBuffer, दोनों के लिए buffer (src.length) का साइज़, इस TensorBuffer के फ़्लैट साइज़ से हमेशा मेल खाना चाहिए. अगर src का आकार अलग है, तो loadArray(float[], int[]) का इस्तेमाल करें.

इस बफ़र में int अरे को लोड करता है. अगर बफ़र, int से अलग टाइप का है, तो बफ़र में लोड होने से पहले वैल्यू को बफ़र के टाइप में बदला जा सकता है. ऐसा हो सकता है कि वैल्यू सटीक न हो. उदाहरण के लिए, किसी TensorBufferUint8 में {400, -23} वैल्यू वाली int अरे को लोड करने से , वैल्यू को [0, 255] में जोड़ दिया जाएगा और फिर उसे {255, 0} के हिसाब से uint8 में कास्ट किया जाएगा.

इस तरीके को इस्तेमाल करने पर यह माना जाता है कि src का आकार, इस TensorBuffer के आकार जैसा ही है. इसलिए, तय साइज़ और डाइनैमिक TensorBuffer, दोनों के लिए buffer (src.length) का साइज़, इस TensorBuffer के फ़्लैट साइज़ से हमेशा मेल खाना चाहिए. अगर src का आकार अलग है, तो loadArray(int[], int[]) का इस्तेमाल करें.

इस TensorBuffer में एक बाइट बफ़र लोड करता है. बफ़र साइज़, इस TensorBuffer के फ़्लैट साइज़ से मेल खाना चाहिए.

इस तरीके को इस्तेमाल करने पर यह माना जाता है कि buffer का आकार, इस TensorBuffer के आकार जैसा ही है. इसलिए, तय साइज़ और डाइनैमिक TensorBuffer, दोनों के लिए buffer (buffer.limit()) का साइज़, इस TensorBuffer के फ़्लैट साइज़ से हमेशा मेल खाना चाहिए. अगर buffer का आकार अलग है, तो loadBuffer(ByteBuffer, int[]) का इस्तेमाल करें.

अहम जानकारी: लोड किया गया बफ़र एक रेफ़रंस है. इसमें बदलाव न करें. हम परफ़ॉर्मेंस की चिंता के लिए यहां कोई कॉपी नहीं बनाते. अगर बदलाव करना ज़रूरी है, तो कृपया इसकी कॉपी बना लें.

सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस के लिए, हमेशा सीधे तौर पर ByteBuffer या ByteBuffer लोड करें. इसके लिए, किसी कलेक्शन का इस्तेमाल करें.

अगर buffer रीड-ओनली मोड में है, तो हम परफ़ॉर्मेंस के लिए कॉपी-ऑन-राइट रणनीति का इस्तेमाल करते हैं.

खास आकार वाले इस TensorBuffer में एक बाइट बफ़र लोड करता है.

अहम जानकारी: लोड किया गया बफ़र एक रेफ़रंस है. इसमें बदलाव न करें. हम परफ़ॉर्मेंस की चिंता के लिए यहां कोई कॉपी नहीं बनाते. अगर बदलाव करना ज़रूरी है, तो कृपया इसकी कॉपी बना लें.

सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस के लिए, हमेशा सीधे तौर पर ByteBuffer या ByteBuffer लोड करें. इसके लिए, किसी कलेक्शन का इस्तेमाल करें.