FastElementSequence
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
একটি অনুক্রম একই NdArray
দৃষ্টান্ত পুনর্ব্যবহার করে যখন এর উপাদানগুলি পুনরাবৃত্তি করে
পাবলিক পদ্ধতি
NdArraySequence <U> | টুকরা () প্রতিটি উপাদানকে একটি নতুন স্লাইস হিসাবে ফেরত দেয়। |
অকার্যকর | |
পুনরাবৃত্তিকারী<U> | |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
int | হ্যাশকোড () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত করুন () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
স্ট্রিং | toString () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ইন্টারফেস java.lang.Iterable থেকে বিমূর্ত শূন্যতা | প্রতিটির জন্য (ভোক্তা<? super T> arg0) |
বিমূর্ত ইটারেটর<U NdArray <T>> প্রসারিত করে | পুনরাবৃত্তিকারী () |
বিমূর্ত স্প্লিটারেটর<U NdArray <T>> প্রসারিত করে | স্প্লিটারেটর () |
পাবলিক পদ্ধতি
প্রতিটি উপাদানকে একটি নতুন স্লাইস হিসাবে ফেরত দেয়।
প্রচলিত জাভা সংগ্রহের বিপরীতে, একটি NdArraySequence
এর উপাদানগুলি ক্ষণস্থায়ী, অর্থাৎ প্রতিটি পুনরাবৃত্তির জন্য নতুন NdArray
উদাহরণ বরাদ্দ করা হয়। কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, DataBufferWindow
ব্যবহার করে এই অনুক্রমের সমস্ত উপাদান দেখতে একই উদাহরণ পুনর্ব্যবহৃত করা যেতে পারে।
যদিও কিছু ক্ষেত্রে, ফিরে আসা প্রতিটি উপাদান আসল অ্যারের একটি নতুন স্লাইস তা নিশ্চিত করার জন্য এই ধরনের অপ্টিমাইজেশনগুলি অক্ষম করা বাঞ্ছনীয় হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি পরিদর্শন করা এক বা একাধিক উপাদান অবশ্যই ক্রম পুনরাবৃত্তির সুযোগের বাইরে থাকতে হবে, asSlices()
নিশ্চিত করে যে ক্রম দ্বারা প্রত্যাবর্তিত সমস্ত উপাদান অনন্য উদাহরণ।
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
রিটার্নস
- একটি ক্রম যা প্রতিটি উপাদানকে একটি নতুন স্লাইস হিসাবে পুনরাবৃত্তি করে
EachIndexed (BiConsumer<long[], U> ভোক্তার জন্য সর্বজনীন শূন্যতা )
সর্বজনীন পুনরাবৃত্তিকারী<U> পুনরাবৃত্তিকারী ()
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# FastElementSequence\n\npublic final class **FastElementSequence** \nA sequence recycling the same `NdArray` instance when iterating its elements \n\n### Public Constructors\n\n|---|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [FastElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/FastElementSequence#FastElementSequence(org.tensorflow.ndarray.impl.AbstractNdArray\u003cT, U\u003e, int, U, org.tensorflow.ndarray.buffer.DataBufferWindow\u003c?\u003e))([AbstractNdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/AbstractNdArray)\\\u003cT, U\\\u003e ndArray, int dimensionIdx, U element, [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow)\\\u003c?\\\u003e elementWindow) |\n\n### Public Methods\n\n|-----------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cU\\\u003e | [asSlices](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/FastElementSequence#asSlices())() Returns each element as a new slice. |\n| void | [forEachIndexed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/FastElementSequence#forEachIndexed(java.util.function.BiConsumer\u003clong[], U\u003e))(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], U\\\u003e consumer) |\n| Iterator\\\u003cU\\\u003e | [iterator](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/FastElementSequence#iterator())() |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.ndarray.NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence) \n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cU extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\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\\[\\], U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e consumer) Visit each elements of this iteration and their respective coordinates. |\n\nFrom interface java.lang.Iterable \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------|\n| abstract void | forEach(Consumer\\\u003c? super T\\\u003e arg0) |\n| abstract Iterator\\\u003cU extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | iterator() |\n| abstract Spliterator\\\u003cU extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | spliterator() |\n\nPublic Constructors\n-------------------\n\n#### public\n**FastElementSequence**\n([AbstractNdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/AbstractNdArray)\\\u003cT, U\\\u003e ndArray, int dimensionIdx, U element, [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow)\\\u003c?\\\u003e elementWindow)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cU\\\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#### public void\n**forEachIndexed**\n(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], U\\\u003e consumer)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public Iterator\\\u003cU\\\u003e\n**iterator**\n()\n\n\u003cbr /\u003e"]]