TensorBuffer

बताए गए DataType के साथ एक खाली डाइनैमिक TensorBuffer बनाता है. इसका मतलब है बनाई गई TensorBuffer, {0} है.

डाइनैमिक TensorBuffers, अरे या इसके डेटा बफ़र को लोड करते समय मेमोरी का फिर से इस्तेमाल करेंगे अलग-अलग साइज़ का बफ़र होना चाहिए. यहां 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.
 

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

 // 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);
 

तय साइज़ वाला TensorBuffer बनाने के बाद, उसका साइज़ नहीं बदला जा सकता.

यह विकल्प DataType के साथ किसी दूसरे डेटा को कॉपी करके, TensorBuffer को डीप-कॉपी करता है.

डेटा बफ़र दिखाता है.

इस बफ़र का डेटा टाइप दिखाता है.

बफ़र का चपटा साइज़ फ़ेच करता है.

इस बफ़र में सेव की गई वैल्यू का फ़्लोट अरे दिखाता है. अगर बफ़र अलग-अलग तरह का है फ़्लोट के मुकाबले वैल्यू, फ़्लोट में बदल जाएंगी. उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 में मौजूद वैल्यू को uint8 से फ़्लोट में बदल दिया जाएगा.

दिए गए इंडेक्स में फ़्लोट वैल्यू दिखाता है. अगर बफ़र, फ़्लोट से अलग तरह का है, तो वैल्यू को फ़्लोट में बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, TensorBufferUint8 से कोई वैल्यू पढ़ते समय, उस वैल्यू को पहले uint8 के तौर पर पढ़ा जाएगा. इसके बाद, उसे uint8 के तौर पर बदला जाएगा फ़्लोट के लिए uint8.

 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 का पूर्णांक दिखाता है. अगर बफ़र अलग तरह का है पूर्णांक की तुलना में वैल्यू को पूर्णांक में बदल दिया जाएगा और सटीक जानकारी का नुकसान लागू हो सकता है. उदाहरण के लिए, TensorBufferFloat से, {400.32f, 23.04f} वैल्यू वाले पूर्णांक अरे को पाने के लिए आउटपुट है {400, 23}.

किसी दिए गए इंडेक्स में इंटेजर वैल्यू दिखाता है. अगर बफ़र, int से अलग तरह का है, तो मान को int में बदल दिया जाएगा. उदाहरण के लिए, TensorBufferFloat से कोई वैल्यू पढ़ते समय, वैल्यू को पहले फ़्लोट के रूप में पढ़ा जाएगा और फिर उसे फ़्लोट से पूर्णांक में बदल दिया जाएगा. नुकसान लागू हो सकती है.

 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 देता है. (अचानक होने वाले बदलाव से बचने के लिए, यहां एक कॉपी दी जा रही है.)

अरे में मौजूद एक एलिमेंट के बाइट की संख्या दिखाता है. उदाहरण के लिए, एक फ़्लोट बफ़र मान 4 है और बाइट बफ़र डालने पर 1 दिखेगा.

यह फ़ंक्शन तब दिखाता है, जब TensorBuffer डाइनैमिक साइज़ का हो (इसमें मनचाहे तरीके से साइज़ बदला जा सकता है).

खास आकार वाले इस बफ़र में एक पूर्णांक को लोड करता है. अगर बफ़र अलग-अलग तरह का है पूर्णांक की तुलना में, मानों को बफ़र और सटीक होने की कमी का असर पड़ सकता है. उदाहरण के लिए, {400} वैल्यू वाली पूर्णांक अरे लोड करना, -23} को TensorBufferUint8 में, वैल्यू को [0, 255] से जोड़ा जाएगा. इसके बाद, {255, 0} से uint8 पर कास्ट किया गया.

इस बफ़र में, एक खास आकार वाले फ़्लोट अरे को लोड करता है. अगर बफ़र अलग-अलग तरह का है फ़्लोट से कम है, तो मानों को बफ़र और सटीक होने की कमी का असर पड़ सकता है. उदाहरण के लिए, किसी फ़्लोट अरे को {400.32f, -23.04f} वैल्यू वाले TensorBufferUint8 में लोड करने पर, उसे [0, 255] पर सेट किया जाएगा और फिर {255, 0} तक uint8 पर कास्ट किया जाएगा.

इस बफ़र में एक फ़्लोट अरे लोड करता है. अगर बफ़र, फ़्लोट से अलग तरह का है, तो मान को बफ़र में लोड किए जाने से पहले, बफ़र के टाइप में बदल दिया जाएगा. साथ ही, ये मान मिट जाएंगे लागू हो सकती है. उदाहरण के लिए, किसी फ़्लोट अरे को TensorBufferUint8 में लोड करना {400.32f, -23.04f} की वैल्यू के साथ, ये वैल्यू [0, 255] से जोड़ी जाएंगी और फिर इस पर कास्ट की जाएंगी uint8 by {255, 0}.

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

इस बफ़र में इंटेजर को लोड करता है. अगर बफ़र, int से अलग तरह का है, तो वैल्यू को बफ़र में लोड किए जाने से पहले बफ़र के टाइप में बदल दिया जाएगा. साथ ही, सटीक जानकारी लागू हो सकती है. उदाहरण के लिए, किसी TensorBufferUint8 में {400, -23} वैल्यू वाले किसी पूर्णांक को लोड करने पर, वैल्यू को [0, 255] पर सेट किया जाएगा. इसके बाद, uint8 पर कास्ट किया जाएगा {255, 0}.

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

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

इस तरीके का इस्तेमाल करने पर यह माना जाता है कि buffer का आकार, इसके आकार के जैसा ही है TensorBuffer. इसलिए, buffer (buffer.limit()) का साइज़ हमेशा यह होना चाहिए तय साइज़ और डाइनैमिक TensorBuffer, दोनों के लिए, इस TensorBuffer के फ़्लैट साइज़ से मैच करें. अगर buffer में कोई दूसरी वैल्यू है, तो loadBuffer(ByteBuffer, int[]) का इस्तेमाल करें आकार.

अहम जानकारी: लोड किया गया बफ़र एक रेफ़रंस होता है. बदलाव न करें. हम यहां कॉपी नहीं बनाते लेकिन यदि संशोधन आवश्यक है, तो कृपया एक कॉपी बनाएं.

सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस के लिए, हमेशा डायरेक्ट ByteBuffer या ByteBuffer लोड करें का इस्तेमाल एक कलेक्शन में किया जा सकता है.

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

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

अहम जानकारी: लोड किया गया बफ़र एक रेफ़रंस होता है. बदलाव न करें. हम यहां कॉपी नहीं बनाते लेकिन यदि संशोधन आवश्यक है, तो कृपया एक कॉपी बनाएं.

सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस के लिए, हमेशा डायरेक्ट ByteBuffer या ByteBuffer लोड करें का इस्तेमाल एक कलेक्शन में किया जा सकता है.