NdArraySequence
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अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
एन-आयामी सरणी के तत्वों का एक क्रम।
एक NdArraySequence
उपयोग किसी दिए गए आयाम में NdArray
पार करने और उसके प्रत्येक तत्व पर जाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, [x, y]
अक्षों पर एक nxm
मैट्रिक्स दिए जाने पर, तत्वों को निम्नलिखित क्रम में पुनरावृत्त किया जाता है:
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
सार्वजनिक तरीके
सार NdArraySequence <T> | |
अमूर्त शून्य | forEachIndexed (BiConsumer<long[], T> उपभोक्ता) इस पुनरावृत्ति के प्रत्येक तत्व और उनके संबंधित निर्देशांक पर जाएँ। |
विरासत में मिली विधियाँ
इंटरफ़ेस java.lang.Iterable से अमूर्त शून्य | प्रत्येक के लिए (उपभोक्ता<? सुपर टी> arg0) |
सार इटरेटर<T> | पुनरावर्तक () |
सार विभाजक<T> | विभाजक () |
सार्वजनिक तरीके
प्रत्येक तत्व को एक नए स्लाइस के रूप में लौटाता है।
पारंपरिक जावा संग्रहों के विपरीत, NdArraySequence
के तत्व क्षणिक होते हैं, यानी प्रत्येक पुनरावृत्ति के लिए नए NdArray
उदाहरण आवंटित किए जाते हैं। प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, DataBufferWindow
का उपयोग करके, इस अनुक्रम के सभी तत्वों को देखने के लिए उसी उदाहरण को पुन: उपयोग किया जा सकता है।
हालाँकि, कुछ मामलों में, यह सुनिश्चित करने के लिए ऐसे अनुकूलन को अक्षम करना बेहतर हो सकता है कि लौटाया गया प्रत्येक तत्व मूल सरणी का एक नया टुकड़ा है। उदाहरण के लिए, यदि देखे गए एक या अधिक तत्वों को अनुक्रम पुनरावृत्ति के दायरे से परे रहना चाहिए, asSlices()
यह सुनिश्चित करता है कि अनुक्रम द्वारा लौटाए गए सभी तत्व अद्वितीय उदाहरण हैं।
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
रिटर्न
- एक अनुक्रम जो प्रत्येक तत्व को एक नए स्लाइस के रूप में पुनरावृत्त करके लौटाता है
प्रत्येक अनुक्रमित के लिए सार्वजनिक सार शून्य (BiConsumer<long[], T> उपभोक्ता)
इस पुनरावृत्ति के प्रत्येक तत्व और उनके संबंधित निर्देशांक पर जाएँ।
महत्वपूर्ण: उपभोक्ता विधि को निर्देशांक का संदर्भ नहीं रखना चाहिए क्योंकि प्रदर्शन में सुधार के लिए पुनरावृत्ति के दौरान वे परिवर्तनशील और पुन: उपयोग किए जा सकते हैं।
पैरामीटर
उपभोक्ता | प्रत्येक तत्व के लिए आह्वान करने की विधि |
---|
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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|----------|------------------------------------|"]]