SingleElementSequence
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
int यहाँ | हैशकोड () |
अंतिम शून्य | सूचित करें () |
अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
डोरी | स्ट्रिंग () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
इंटरफ़ेस java.lang.Iterable से अमूर्त शून्य | प्रत्येक के लिए (उपभोक्ता<? सुपर टी> arg0) |
सार Iterator<U NdArray <T>> का विस्तार करता है | पुनरावर्तक () |
सार स्प्लिटरेटर<यू एनडीअरे <टी>> का विस्तार करता है | 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 शून्य (BiConsumer<long[], U> उपभोक्ता)
सार्वजनिक इटरेटर<यू> इटरेटर ()
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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,["# SingleElementSequence\n\npublic final class **SingleElementSequence** \nA sequence of one single element \n\n### Public Constructors\n\n|---|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [SingleElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence#SingleElementSequence(org.tensorflow.ndarray.impl.AbstractNdArray\u003cT, U\u003e))([AbstractNdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/AbstractNdArray)\\\u003cT, U\\\u003e ndArray) |\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/SingleElementSequence#asSlices())() Returns each element as a new slice. |\n| void | [forEachIndexed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence#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/SingleElementSequence#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**SingleElementSequence**\n([AbstractNdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/AbstractNdArray)\\\u003cT, U\\\u003e ndArray)\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"]]