SingleElementSequence
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Chuỗi của một phần tử duy nhất
Phương pháp kế thừa
Từ lớp java.lang.Object | boolean | bằng (Đối tượng arg0) |
| Lớp cuối cùng<?> | getClass () |
| int | mã băm () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báo () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báoTất cả () |
| Sợi dây | toString () |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài, int arg1) |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài) |
| khoảng trống cuối cùng | Chờ đợi () |
Từ giao diện java.lang.Iterable | khoảng trống trừu tượng | forEach (Người tiêu dùng<? super T> arg0) |
| trừu tượng Iterator<U mở rộng NdArray <T>> | trình lặp () |
| Bộ tách trừu tượng<U mở rộng NdArray <T>> | bộ chia () |
Phương pháp công cộng
Trả về mỗi phần tử dưới dạng một slice mới.
Không giống như các bộ sưu tập Java thông thường, các phần tử của NdArraySequence là tạm thời, tức là các phiên bản NdArray mới được phân bổ cho mỗi lần lặp. Để cải thiện hiệu suất, phiên bản tương tự có thể được tái chế để xem tất cả các phần tử của chuỗi này bằng cách sử dụng DataBufferWindow .
Tuy nhiên, trong một số trường hợp, tốt nhất nên tắt các tối ưu hóa đó để đảm bảo rằng mỗi phần tử được trả về là một phần mới của mảng ban đầu. Ví dụ: nếu một hoặc nhiều phần tử được truy cập phải nằm ngoài phạm vi của phép lặp trình tự, thì asSlices() đảm bảo rằng tất cả các phần tử được trình tự trả về đều là các phiên bản duy nhất.
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
Trả lại
- một chuỗi trả về từng phần tử được lặp lại dưới dạng một lát cắt mới
public void forEachIndexed (Người tiêu dùng BiConsumer<long[], U>)
trình lặp công khai<U> trình vòng lặp ()
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],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"]]
