NdArraySequence
Organízate con las colecciones
Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.
Subclases indirectas conocidas |
Una secuencia de elementos de una matriz N-dimensional.
Una NdArraySequence
se utiliza para recorrer un NdArray
en una dimensión determinada y visitar cada uno de sus elementos. Por ejemplo, dada una matriz nxm
en los ejes [x, y]
, los elementos se iteran en el siguiente orden:
x 0 y 0 , x 0 y 1 , ..., x 0 y m-1 , x 1 y 0 , x 1 y 1 , ..., x n-1 y m-1
Métodos públicos
resumen NdArraySequence <T> | asSlices () Devuelve cada elemento como un nuevo sector. |
vacío abstracto | forEachIndexed (BiConsumer<long[], T> consumidor) Visita cada elemento de esta iteración y sus respectivas coordenadas. |
Métodos heredados
Desde la interfaz java.lang.Iterable vacío abstracto | paraCada (Consumidor<? super T> arg0) |
Iterador abstracto<T> | iterador () |
divisor abstracto<T> | divisor () |
Métodos públicos
resumen público NdArraySequence <T> asSlices ()
Devuelve cada elemento como un nuevo sector.
A diferencia de las colecciones Java convencionales, los elementos de NdArraySequence
son transitorios, es decir, se asignan nuevas instancias NdArray
para cada iteración. Para mejorar el rendimiento, se puede reciclar la misma instancia para ver todos los elementos de esta secuencia, utilizando DataBufferWindow
.
Sin embargo, en algunos casos, podría ser preferible deshabilitar dichas optimizaciones para garantizar que cada elemento devuelto sea una nueva porción de la matriz original. Por ejemplo, si uno o más elementos visitados deben estar más allá del alcance de la iteración de la secuencia, asSlices()
se asegura de que todos los elementos devueltos por la secuencia sean instancias únicas.
final List<IntNdArray> vectors = new ArrayList<>();
IntNdArray matrix = NdArrays.ofInts(Shape.of(6, 6));
ndArray.elements(0).forEach(e -> vectors::add); // Not safe, as `e` might always be the same recycled instance
ndArray.elements(0).asSlices().forEach(e -> vectors::add); // Safe, each `e` is a distinct NdArray instance
Devoluciones
- una secuencia que devuelve cada elemento iterado como un nuevo segmento
vacío abstracto público para cada índice (BiConsumer<long[], T> consumidor)
Visita cada elemento de esta iteración y sus respectivas coordenadas.
Importante: el método del consumidor no debe mantener una referencia a las coordenadas, ya que podrían ser mutables y reutilizarse durante la iteración para mejorar el rendimiento.
Parámetros
consumidor | método a invocar para cada elemento |
---|
A menos que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Reconocimiento 4.0 de Creative Commons y las muestras de código están sujetas a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio web de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)."],[],[],null,["# NdArraySequence\n\npublic interface **NdArraySequence** \n\n|---|---|---|\n| Known Indirect Subclasses [FastElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/FastElementSequence)\\\u003cT, U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e, [SingleElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence)\\\u003cT, U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e, [SlicingElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SlicingElementSequence)\\\u003cT, U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------| | [FastElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/FastElementSequence)\\\u003cT, U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | A sequence recycling the same `NdArray` instance when iterating its elements | | [SingleElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence)\\\u003cT, U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | A sequence of one single element | | [SlicingElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SlicingElementSequence)\\\u003cT, U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | A sequence creating a new `NdArray` instance (slice) for each element of an iteration | |||\n\nA sequence of elements of an N-dimensional array.\n\nAn `NdArraySequence` is used to traverse an `NdArray` in a given dimension\nand visit each of its elements. For example, given a `n x m` matrix on the `[x, y]` axes,\nelements are iterated in the following order:\n\nx~0~y~0~, x~0~y~1~, ..., x~0~y~m-1~, x~1~y~0~, x~1~y~1~, ..., x~n-1~y~m-1~\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cT\\\u003e | [asSlices](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence#asSlices())() Returns each element as a new slice. |\n| abstract void | [forEachIndexed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence#forEachIndexed(java.util.function.BiConsumer\u003clong[], T\u003e))(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], T\\\u003e consumer) Visit each elements of this iteration and their respective coordinates. |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom interface java.lang.Iterable \n\n|---------------------------|-------------------------------------|\n| abstract void | forEach(Consumer\\\u003c? super T\\\u003e arg0) |\n| abstract Iterator\\\u003cT\\\u003e | iterator() |\n| abstract Spliterator\\\u003cT\\\u003e | spliterator() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public abstract [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cT\\\u003e\n**asSlices**\n()\n\nReturns each element as a new slice.\n\nUnlike conventional Java collections, elements of a `NdArraySequence` are transient, i.e. new `NdArray`\ninstances are allocated for each iteration. To improve performance, the same instance can be recycled to view\nall elements of this sequence, using a [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow).\n\nIn some cases though, it might be preferable to disable such optimizations to ensure that each element returned is a\nnew slice of the original array. For example, if one or more elements visited must live beyond the scope of the sequence\niteration, `asSlices()` makes sure that all elements returned by the sequence are unique instances.\n\n final List\u003cIntNdArray\u003e vectors = new ArrayList\u003c\u003e();\n IntNdArray matrix = NdArrays.ofInts(Shape.of(6, 6));\n ndArray.elements(0).forEach(e -\u003e vectors::add); // Not safe, as `e` might always be the same recycled instance\n ndArray.elements(0).asSlices().forEach(e -\u003e vectors::add); // Safe, each `e` is a distinct NdArray instance\n \n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Returns\n\n- a sequence that returns each elements iterated as a new slice \n\n##### See Also\n\n- [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow) \n\n#### public abstract void\n**forEachIndexed**\n(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], T\\\u003e consumer)\n\nVisit each elements of this iteration and their respective coordinates.\n\n*Important: the consumer method should not keep a reference to the coordinates\nas they might be mutable and reused during the iteration to improve performance.*\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| consumer | method to invoke for each elements |\n|----------|------------------------------------|"]]