TensorFlow возвращается на Google I/O 14 мая! Зарегистрироваться

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

TString

общедоступный интерфейс TString

Тип строки.

Этот тип можно использовать для хранения любой произвольной последовательности байтов переменной длины.

Поскольку размер тензора фиксирован, для создания тензора этого типа необходимо изначально предоставить все его значения, чтобы TensorFlow мог вычислить и выделить нужный объем памяти. Тогда данные в тензоре инициализируются один раз и впоследствии не могут быть изменены.

Публичные методы

абстрактный NdArray <байт[]>	асбайт ()
абстрактная статическая TString	скалярОф (строковое значение) Выделяет новый тензор для хранения строкового скаляра.
абстрактная статическая TString	tensorOf (форма фигуры , данные DataBuffer <String>) Выделяет новый тензор с заданной формой и данными.
абстрактная статическая TString	tensorOf ( NdArray <String> источник) Выделяет новый тензор, который является копией данного массива.
абстрактная статическая TString	tensorOf (кодировка набора символов, форма фигуры , данные DataBuffer <String>) Выделяет новый тензор с заданной формой и данными.
абстрактная статическая TString	tensorOf (кодировка набора символов, NdArray <String> src) Выделяет новый тензор, который является копией данного массива.
абстрактная статическая TString	tensorOfBytes (форма фигуры , данные DataBuffer <byte[]>) Выделяет новый тензор с заданной формой и необработанными байтами.
абстрактная статическая TString	tensorOfBytes ( NdArray <byte[]> src) Выделяет новый тензор, который является копией заданного массива необработанных байтов.
абстрактная TString	используя (кодировку набора символов) Используйте специальную кодировку для декодирования данных из строкового тензора вместо UTF-8 по умолчанию.
абстрактная статическая TString	VectorOf (Строковые... значения) Выделяет новый тензор для хранения вектора строк.

Унаследованные методы

Из интерфейса org.tensorflow.ndarray.NdArray

абстрактный NdArray <String>	copyTo ( NdArray <String> dst) Скопируйте содержимое этого массива в целевой массив.
абстрактный NdArraySequence <? расширяет NdArray <T>>	элементы (int DimensionIdx) Возвращает последовательность всех элементов заданного измерения.
абстрактное логическое значение	равно (Объект obj) Проверяет равенство между n-мерными массивами.
абстрактный NdArray <String>	получить (длинные... координаты) Возвращает N-мерный элемент этого массива по заданным координатам.
абстрактная строка	getObject (длинные... координаты) Возвращает значение скаляра, найденного в заданных координатах.
абстрактный NdArray <String>	чтение ( DataBuffer <String> dst) Считайте содержимое этого N-мерного массива в целевой буфер.
абстрактный NdArraySequence <? расширяет NdArray <T>>	скаляры () Возвращает последовательность всех скаляров в этом массиве.
абстрактный NdArray <String>	set ( NdArray <String> src, long... координаты) Присваивает значение N-мерного элемента, найденного по заданным координатам.
абстрактный NdArray <String>	setObject (Строковое значение, длинные... координаты) Присваивает значение скаляра, найденного в заданных координатах.
абстрактный NdArray <String>	срез ( Индекс... индексы) Создает многомерное представление (или срез) этого массива путем сопоставления одного или нескольких измерений с заданными селекторами индекса.
абстрактный NdArray <String>	запись ( DataBuffer <String> src) Запишите содержимое этого N-мерного массива из исходного буфера.

Из интерфейса org.tensorflow.types.family.TType

абстрактная пустота	закрывать () Освободите ресурсы, связанные с Тензором.
абстрактный тип данных	тип данных () Возвращает `DataType` элементов, хранящихся в тензоре.
абстрактный длинный	числобайт () Возвращает размер тензорных данных в байтах.
абстрактный класс<? расширяет TType >	тип () Возвращает тип этого тензора как зарегистрированный подкласс `TType` .

Из интерфейса org.tensorflow.ndarray.Shaped

абстрактный int	классифицировать ()
абстрактная форма	форма ()
абстрактный длинный	размер () Вычисляет и возвращает общий размер этого контейнера в количестве значений.

Из интерфейса org.tensorflow.Tensor

абстрактный RawTensor	асРоТензор () Возвращает необработанное (нетипизированное) представление этого тензора.
абстрактная пустота	закрывать () Освободите ресурсы, связанные с Тензором.
абстрактный тип данных	тип данных () Возвращает `DataType` элементов, хранящихся в тензоре.
абстрактный длинный	числобайт () Возвращает размер тензорных данных в байтах.
абстрактный статический <T расширяет TType > T	of (тип Class<T>, форма Shape , длинный размер, Consumer<T> dataInitializer) Выделяет тензор заданного типа данных, формы и размера.
абстрактный статический <T расширяет TType > T	of (тип Class<T>, форма Shape ) Выделяет тензор заданного типа данных и формы.
абстрактный статический <T расширяет TType > T	of (тип Class<T>, форма Shape , длинный размер) Выделяет тензор заданного типа данных, формы и размера.
абстрактный статический <T расширяет TType > T	of (тип Class<T>, форма Shape , Consumer<T> dataInitializer) Выделяет и инициализирует тензор заданного типа данных и формы.
абстрактный статический <T расширяет TType > T	of (тип Class<T>, форма Shape , ByteDataBuffer rawData) Создает тензор любого типа из необработанных данных, предоставленных данным буфером.
абстрактная форма	форма () Возвращает форму тензора.

Из интерфейса java.lang.AutoCloseable

абстрактная пустота

закрывать ()

Публичные методы

общедоступный абстрактный NdArray <byte[]> asBytes ()

Возврат

тензорные данные в виде n-мерного массива необработанных последовательностей байтов.

общедоступный статический абстрактный TString scalarOf (строковое значение)

Выделяет новый тензор для хранения строкового скаляра.

Строка кодируется в байты с использованием кодировки UTF-8.

Параметры

ценить	скалярное значение для хранения в новом тензоре

Возврат

новый тензор

общедоступная статическая абстрактная TString tensorOf (форма фигуры , данные DataBuffer <String>)

Выделяет новый тензор с заданной формой и данными.

Данные будут скопированы из предоставленного буфера в тензор после его выделения. Строки кодируются в байты с использованием кодировки UTF-8.

Параметры

форма	форма тензора
данные	буфер строк для инициализации тензора с помощью

Возврат

новый тензор

общедоступный статический абстрактный TString tensorOf ( NdArray <String> src)

Выделяет новый тензор, который является копией данного массива.

Тензор будет иметь ту же форму, что и исходный массив, и его данные будут скопированы. Строки кодируются в байты с использованием кодировки UTF-8.

Параметры

источник	исходный массив, передающий форму и данные новому тензору

Возврат

новый тензор

общедоступный статический абстрактный TString tensorOf (кодировка набора символов, форма формы , данные DataBuffer <String>)

Выделяет новый тензор с заданной формой и данными.

Данные будут скопированы из предоставленного буфера в тензор после его выделения. Строки кодируются в байты с использованием кодировки, переданной в параметре.

Если набор символов отличается от стандартного UTF-8, его также необходимо указать явно при чтении данных из тензора, используя using(Charset) :

// Given `originalStrings` an initialized buffer of strings
 TString tensor =
    TString.tensorOf(Charsets.UTF_16, Shape.of(originalString.size()), originalStrings);
 ...
 TString tensorStrings = tensor.data().using(Charsets.UTF_16);
 assertEquals(originalStrings.getObject(0), tensorStrings.getObject(0));

Параметры

кодировка	кодировка, используемая для кодирования строк в байты
форма	форма тензора
данные	буфер строк для инициализации тензора с помощью

Возврат

новый тензор

общедоступный статический абстрактный TString tensorOf (кодировка Charset, NdArray <String> src)

Выделяет новый тензор, который является копией данного массива.

Тензор будет иметь ту же форму, что и исходный массив, и его данные будут скопированы. Строки кодируются в байты с использованием кодировки, переданной в параметре.

Если кодировка отличается от кодировки UTF-8 по умолчанию, ее также необходимо указать явно при чтении данных из тензора, используя using(Charset) :

// Given `originalStrings` an initialized vector of strings
 TString tensor = TString.tensorOf(Charsets.UTF_16, originalStrings);
 ...
 TString tensorStrings = tensor.data().using(Charsets.UTF_16);
 assertEquals(originalStrings.getObject(0), tensorStrings.getObject(0));

Параметры

кодировка	кодировка, используемая для кодирования строк в байты
источник	исходный массив, передающий форму и данные новому тензору

Возврат

новый тензор

общедоступная статическая абстрактная TString tensorOfBytes (форма фигуры , данные DataBuffer <byte[]>)

Выделяет новый тензор с заданной формой и необработанными байтами.

Данные будут скопированы из предоставленного буфера в тензор после его выделения.

Если данные также должны считываться как необработанные байты, пользователь должен указать это явно, вызвав asBytes() для возвращаемых данных:

byte[] bytes = tensor.data().asBytes().getObject(0);  // returns first sequence of bytes in the tensor

Параметры

форма	форму тензора для создания
данные	исходный массив, передающий форму и данные новому тензору

Возврат

новый тензор

общедоступный статический абстрактный TString tensorOfBytes ( NdArray <byte[]> src)

Выделяет новый тензор, который является копией заданного массива необработанных байтов.

Тензор будет иметь ту же форму, что и исходный массив, и его данные будут скопированы.

byte[] bytes = tensor.data().asBytes().getObject(0);  // returns first sequence of bytes in the tensor

Параметры

источник	исходный массив, передающий форму и данные новому тензору

Возврат

новый тензор

общедоступная абстрактная TString с использованием (кодировка Charset)

Используйте специальную кодировку для декодирования данных из строкового тензора вместо UTF-8 по умолчанию.

Кодировка должна совпадать с той, которая использовалась для кодирования строковых значений при создании тензора. Например:

TString tensor =
    TString.tensorOf(StandardCharsets.UTF_16, NdArrays.scalarOfObject("TensorFlow");

 assertEquals("TensorFlow", tensor.data().using(StandardCharsets.UTF_16).getObject());

Параметры

кодировка	кодировка для использования

Возврат

строковые тензорные данные с использованием этой кодировки

общедоступный статический абстрактный TString VectorOf (значения String...)

Выделяет новый тензор для хранения вектора строк.

Строки кодируются в байты с использованием кодировки UTF-8.

Параметры

ценности	значения для хранения в новом тензоре

Возврат

новый тензор