ByteSequenceTensorBuffer

ByteSequenceTensorBuffer kelas publik

Buffer untuk menyimpan data tensor string.

Nilai disimpan sebagai array TF_TString , dibungkus secara internal dengan tensorflow::tstring , yang pada dasarnya merupakan versi portabel dari std::string .

Data buffer harus diinisialisasi hanya sekali, dengan memanggil ERROR(/#init(NdArray, Function)) , dan buffer harus dialokasikan dengan ruang yang cukup (gunakan ERROR(/#computeSize(NdArray, Function)) sebelum tahu persis berapa banyak byte yang diperlukan untuk menyimpan data).

Setelah datanya diinisialisasi, buffer bersifat read-only karena tidak mungkin mengubah nilai dengan aman tanpa menginisialisasi ulang seluruh data.

Metode Publik

statis <T> panjang	ukuran komputasi ( ByteSequenceProvider <?> byteSequenceProvider) Menghitung berapa banyak byte yang diperlukan untuk menyimpan data tertentu dalam buffer string.
DataBuffer <bita[]>	copyTo ( DataBuffer <byte[]> dst, ukuran panjang) Tulis referensi objek dalam array sumber ke dalam buffer ini.
byte[]	getObject (indeks panjang)
<T> batal	init ( ByteSequenceProvider <T> byteSequenceProvider) Inisialisasi data buffer ini.
boolean	adalah ReadOnly ()
DataBuffer <bita[]>	setObject (nilai byte[], indeks panjang)
panjang	ukuran ()
DataBuffer <bita[]>	irisan (indeks panjang, ukuran panjang)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.ndarray.impl.buffer.AbstractDataBuffer

DataBuffer <bita[]>	copyTo ( DataBuffer <byte[]> dst, ukuran panjang) Tulis referensi objek dalam array sumber ke dalam buffer ini.
boolean	sama dengan (Objek objek)
ke dalam	Kode hash ()
DataBuffer <bita[]>	baca (T[] dst, int offset, int panjang) Baca referensi objek dalam buffer ini ke dalam array tujuan.
DataBuffer <bita[]>	tulis (T[] src, int offset, int panjang) Metode penempatan massal, menggunakan array int.

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.buffer.DataBuffer

abstrak <R> R	terima ( DataStorageVisitor <R> pengunjung) Mengunjungi penyimpanan pendukung buffer ini.
abstrak DataBuffer <byte[]>	copyTo ( DataBuffer <byte[]> dst, ukuran panjang) Tulis referensi objek dalam array sumber ke dalam buffer ini.
boolean abstrak	sama dengan (Objek objek) Memeriksa kesetaraan antara buffer data.
byte abstrak[]	getObject (indeks panjang) Membaca nilai pada indeks yang diberikan.
boolean abstrak	adalah ReadOnly () Memberitahukan apakah buffer ini didukung oleh array yang dapat diakses atau tidak.
abstrak DataBuffer <byte[]>	sempit (ukuran panjang) Membuat buffer baru yang kontennya merupakan kelanjutan bersama dari konten buffer ini, yang ukurannya diatur ke nilai yang ditentukan.
abstrak DataBuffer <byte[]>	offset (indeks panjang) Membuat buffer baru yang kontennya merupakan kelanjutan bersama dari konten buffer ini, dimulai dari indeks yang ditentukan.
abstrak DataBuffer <byte[]>	baca (T[] dst) Baca referensi objek dalam buffer ini ke dalam array tujuan.
abstrak DataBuffer <byte[]>	baca (T[] dst, int offset, int panjang) Baca referensi objek dalam buffer ini ke dalam array tujuan.
abstrak DataBuffer <byte[]>	setObject (nilai byte[], indeks panjang) Menulis nilai yang diberikan ke dalam buffer ini pada indeks yang diberikan.
abstrak panjang	ukuran () Ukuran buffer, dalam elemen.
abstrak DataBuffer <byte[]>	irisan (indeks panjang, ukuran panjang) Membuat buffer baru yang kontennya merupakan kelanjutan bersama dari konten buffer ini, dimulai dari indeks tertentu dan ukuran tertentu.
abstrak DataBufferWindow <? memperluas DataBuffer <T>>	jendela (ukuran panjang) Membuat DataBufferWindow yang menyediakan sebagian tampilan buffer ini.
abstrak DataBuffer <byte[]>	tulis (T[] src) Tulis referensi objek dalam array sumber ke dalam buffer ini.
abstrak DataBuffer <byte[]>	tulis (T[] src, int offset, int panjang) Metode penempatan massal, menggunakan array int.

Metode Publik

ukuran komputasi panjang statis publik ( ByteSequenceProvider <?> byteSequenceProvider)

Menghitung berapa banyak byte yang diperlukan untuk menyimpan data tertentu dalam buffer string.

Parameter

byteSequenceProvider	menghasilkan urutan byte

Kembali

• jumlah byte yang diperlukan untuk menyimpan data.

public DataBuffer <byte[]> copyTo ( DataBuffer <byte[]> dst, ukuran panjang)

Tulis referensi objek dalam array sumber ke dalam buffer ini.

Jika ada lebih banyak nilai untuk disalin daripada ukuran buffer tujuan, yaitu size > dst.size() , maka tidak ada nilai yang ditransfer dan BufferOverflowException dilempar. Di sisi lain, jika ada lebih banyak nilai untuk disalin daripada ukuran buffer sumber, yaitu > src.size() , maka BufferUnderfloatException akan dilempar.

Jika tidak, metode ini akan menyalin nilai n = size dari buffer ini ke buffer tujuan.

Parameter

dst	buffer tujuan tempat nilai disalin; tidak boleh menjadi penyangga ini
ukuran	jumlah nilai untuk disalin ke buffer tujuan

Kembali

• penyangga ini

byte publik[] getObject (indeks panjang)

kekosongan publik init ( ByteSequenceProvider <T> byteSequenceProvider)

Inisialisasi data buffer ini.

Meskipun tidak diterapkan secara terprogram, metode ini wajib dipanggil hanya sekali setelah pembuatan buffer. Buffer harus dialokasikan berdasarkan kumpulan data yang sama, dengan memanggil prioritas ERROR(/#computeSize(NdArray, Function)) untuk memastikan ada cukup ruang untuk menyimpannya.

Parameter

byteSequenceProvider	menghasilkan urutan byte untuk digunakan sebagai data tensor

boolean publik isReadOnly ()

public DataBuffer <byte[]> setObject (nilai byte[], indeks panjang)

ukuran panjang publik ()

public DataBuffer <byte[]> irisan (indeks panjang, ukuran panjang)