Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

tensorflow:: Tensor

#include <tensor.h>

n boyutlu bir değer dizisini temsil eder.

Özet

Yapıcılar ve Yıkıcılar
`Tensor ()` 1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan noktalı tensör oluşturur.
`Tensor (DataType type, const TensorShape & shape)` Verilen `type` ve `shape` bir Tensor oluşturur.
`Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape)` Verilen girdi `type` ve `shape` bir tensör oluşturur ve altta yatan arabelleği ayırmak için `a` ayırıcısını kullanır.
`Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr)` Belirtilen "allocation_attr" özniteliğini ve `a` ayırıcısını kullanarak, giriş `type` ve `shape` bir tensör oluşturur ve altta yatan arabelleği tahsis eder.
`Tensor (DataType type)` Verilen veri türünde boş bir Tensor oluşturur.
`Tensor (float scalar_value)`
`Tensor (double scalar_value)`
`Tensor (int32 scalar_value)`
`Tensor (uint32 scalar_value)`
`Tensor (uint16 scalar_value)`
`Tensor (uint8 scalar_value)`
`Tensor (int16 scalar_value)`
`Tensor (int8 scalar_value)`
`Tensor (string scalar_value)`
`Tensor (complex64 scalar_value)`
`Tensor (complex128 scalar_value)`
`Tensor (int64 scalar_value)`
`Tensor (uint64 scalar_value)`
`Tensor (bool scalar_value)`
`Tensor (qint8 scalar_value)`
`Tensor (quint8 scalar_value)`
`Tensor (qint16 scalar_value)`
`Tensor (quint16 scalar_value)`
`Tensor (qint32 scalar_value)`
`Tensor (bfloat16 scalar_value)`
`Tensor (Eigen::half scalar_value)`
`Tensor (ResourceHandle scalar_value)`
`Tensor (const char *scalar_value)`
`Tensor (const Tensor & other)` Kopyalama kurucu fonksiyonu.
`Tensor ( Tensor && other)` Yapıcıyı taşı.
`~Tensor ()`

Kamusal işlevler
`AllocatedBytes () const`	`size_t`
`AsProtoField (TensorProto *proto) const`	`void` `proto` `*this` doldurur.
`AsProtoTensorContent (TensorProto *proto) const`	`void`
`BitcastFrom (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)`	`Status` Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın, yeniden şekillendirin ve arabelleğin veri türünü yeniden yorumlayın.
`CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT`	`bool` Diğer tensörü bu tensörün içine kopyalayın ve şeklini değiştirin.
`DebugString (int num_values) const`	`string` Tensorun insan tarafından okunabilir, hata ayıklamaya uygun bir özeti.
`DebugString () const`	`string`
`DeviceSafeDebugString () const`	`string`
`FillDescription (TensorDescription *description) const`	`void` `TensorDescription` proto'sunu, izleme ve hata ayıklama için yararlı olan tensör hakkındaki meta verilerle doldurun.
`FromProto (const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT`	`bool` `other` ayrıştırın ve tensörü oluşturun.
`FromProto (Allocator *a, const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT`	`bool`
`IsAligned () const`	`bool` Bu tensör hizalanmışsa true değerini döndürür.
`IsInitialized () const`	`bool` Gerekirse, bu Tensor başlatıldı mı?
`IsSameSize (const Tensor & b) const`	`bool`
`NumElements () const`	`int64` Tensör şekli için kolaylık sağlayan erişim aracı.
`SharesBufferWith (const Tensor & b) const`	`bool`
`Slice (int64 dim0_start, int64 dim0_limit) const`	`Tensor` Bu tensörü 1. boyut boyunca dilimleyin.
`SubSlice (int64 index) const`	`Tensor` Bu tensörden 1. boyut boyunca bir alt dilim seçin.
`SummarizeValue (int64 max_entries, bool print_v2) const`	`string` `*this` içindeki ilk `max_entries` değerini bir dizeye dönüştürün.
`TotalBytes () const`	`size_t` Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.
`UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)`	`void` BitcastFrom'a benzer, ancak ön koşullardan herhangi biri karşılanmazsa CHECK başarısız olur.
`bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Tensor verilerini, `new_sizes` belirtilen yeni şekle sahip bir `Eigen::Tensor` döndürün ve yeni bir veri türü olan `T` dönüştürün.
`bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor` Tensor verilerini, `new_sizes` belirtilen yeni şekle sahip bir `Eigen::Tensor` döndürün ve yeni bir veri türü olan `T` dönüştürün.
`bit_casted_tensor ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Tensor verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen veri türü `T` bit düzeyinde dönüştürülmüş bir `Eigen::Tensor` döndürün.
`bit_casted_tensor () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor` Tensor verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen veri türü `T` bit düzeyinde dönüştürülmüş bir `Eigen::Tensor` döndürün.
`dim_size (int d) const`	`int64` Tensör şekli için kolaylık sağlayan erişim aracı.
`dims () const`	`int` Tensör şekli için kolaylık sağlayan erişim aracı.
`dtype () const`	`DataType` Veri türünü döndürür.
`flat ()`	`TTypes< T >::Flat` Tensor verilerini, belirtilen veri türünde ve şekilde bir `Eigen::Tensor` olarak döndürün.
`flat () const`	`TTypes< T >::ConstFlat`
`flat_inner_dims ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Verileri, son NDIMS-1 boyutu hariç tüm Tensor boyutlarını sonucun ilk boyutuna birleştirerek, NDIMS boyutlu bir Eigen::Tensor olarak döndürür.
`flat_inner_dims () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`flat_inner_outer_dims (int64 begin)`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Verileri NDIMS boyutlu bir Eigen::Tensor olarak döndürür; ilk 'begin' Tensor boyutlarını sonucun ilk boyutuna , son dims() - 'begin' - NDIMS boyutlarını ise sonucun son boyutuna birleştirir.
`flat_inner_outer_dims (int64 begin) const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`flat_outer_dims ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Verileri, NDIMS boyutlu bir Eigen::Tensor olarak döndürür; ilk NDIMS-1 boyutu hariç tüm Tensor boyutlarını sonucun son boyutuna birleştirir.
`flat_outer_dims () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`matrix ()`	`TTypes< T >::Matrix`
`matrix () const`	`TTypes< T >::ConstMatrix`
`operator= (const Tensor & other)`	`Tensor &` Atama operatörü. Bu tensör, diğerinin temel depolama alanını paylaşıyor.
`operator= ( Tensor && other)`	`Tensor &` Taşıma operatörü. Ayrıntılar için taşıma yapıcı fonksiyonuna bakın.
`reinterpret_last_dimension ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Tensor verilerini, son boyut elemanları daha büyük bir türün tek elemanlarına dönüştürülmüş bir `Eigen::Tensor` döndürün.
`reinterpret_last_dimension () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor` Tensor verilerini, son boyut elemanları daha büyük bir türün tek elemanlarına dönüştürülmüş bir `Eigen::Tensor` döndürün.
`scalar ()`	`TTypes< T >::Scalar` Tensor verilerini sabit boyutlu 1'li bir `TensorMap` olarak döndürün: `TensorMap >` .
`scalar () const`	`TTypes< T >::ConstScalar`
`shape () const`	`const TensorShape &` Tensörün şeklini döndürür.
`shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor`
`shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`tensor ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor`
`tensor () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`tensor_data () const`	`StringPiece` Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir `StringPiece` döndürür.
`unaligned_flat ()`	`TTypes< T >::UnalignedFlat`
`unaligned_flat () const`	`TTypes< T >::UnalignedConstFlat`
`unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)`	`TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor`
`unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const`	`TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor`
`vec ()`	`TTypes< T >::Vec` Tensor verilerini, bu `Tensor` türü ve boyutlarıyla birlikte bir `Eigen::Tensor` olarak döndürün.
`vec () const`	`TTypes< T >::ConstVec` Yukarıdaki tüm yöntemlerin sabit (const) sürümleri.

Kamusal işlevler

Tahsis EdilenBaytlar

size_t AllocatedBytes() const

AsProtoField

void AsProtoField(
  TensorProto *proto
) const

proto *this doldurur.

AsProtoField() , proto.dtype() için tekrarlanan alanı doldururken, AsProtoTensorContent() ise proto.tensor_content() içindeki içeriği kompakt bir biçimde kodlar.

AsProtoTensorContent

void AsProtoTensorContent(
  TensorProto *proto
) const

BitcastFrom

Status BitcastFrom(
  const Tensor & other,
  DataType dtype,
  const TensorShape & shape
)

Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın, yeniden şekillendirin ve arabelleğin veri türünü yeniden yorumlayın.

Eğer Status::OK() döndürülürse, iki tensör artık aynı temel depolama alanını paylaşıyor demektir.

Bu çağrı, other tensörün ve verilen tür ve şeklin "uyumlu" olmasını (yani aynı sayıda bayt yer kaplamasını) gerektirir.

Özellikle:

şekil.eleman sayısı() * VeriTürüBoyutu(tür)

eşit olmalıdır

diğer.num_elements() * VeriTürüBoyutu(diğer.dtype())

Ayrıca, bu işlev şunları gerektirir:

VeriTipiBoyutu(diğer.veritipi()) != 0
VeriTipiBoyutu(tür) != 0

Gereksinimlerden herhangi biri karşılanmazsa, errors::InvalidArgument hatası döndürülür.

Kopyala

bool CopyFrom(
  const Tensor & other,
  const TensorShape & shape
) TF_MUST_USE_RESULT

Diğer tensörü bu tensörün içine kopyalayın ve şeklini değiştirin.

Bu tensör, diğerinin temel depolama alanını paylaşır. other.shape() in verilen shape sahip eleman sayısıyla aynı sayıda elemana sahip olması durumunda true döndürür.

Hata Ayıklama Dizisi

string DebugString(
  int num_values
) const

Tensorun insan tarafından okunabilir, hata ayıklamaya uygun bir özeti.

Hata Ayıklama Dizisi

string DebugString() const

AygıtGüvenliHata AyıklamaDizisi

string DeviceSafeDebugString() const

Açıklamayı Doldur

void FillDescription(
  TensorDescription *description
) const

TensorDescription proto'sunu, izleme ve hata ayıklama için yararlı olan tensör hakkındaki meta verilerle doldurun.

FromProto

bool FromProto(
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

other ayrıştırın ve tensörü oluşturun.

Ayrıştırma başarılı olursa true değerini döndürür. Ayrıştırma başarısız olursa, *this durumu değişmez.

FromProto

bool FromProto(
  Allocator *a,
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

Hizalanmış

bool IsAligned() const

Bu tensör hizalanmışsa true değerini döndürür.

Başlatıldı mı?

bool IsInitialized() const

Gerekirse, bu Tensor başlatıldı mı?

Sıfır elemanlı tensörler, kendilerine hiçbir değer atanmamış veya bellek tahsis edilmemiş olsa bile her zaman başlatılmış olarak kabul edilir.

Aynı Boyuttadır

bool IsSameSize(
  const Tensor & b
) const

Öğe Sayısı

int64 NumElements() const

Tensör şekli için kolaylık sağlayan erişim aracı.

Paylaşım Tamponu ile

bool SharesBufferWith(
  const Tensor & b
) const

Dilim

Tensor Slice(
  int64 dim0_start,
  int64 dim0_limit
) const

Bu tensörü 1. boyut boyunca dilimleyin.

Yani, döndürülen tensör, returned[i, ...] == this[dim0_start + i, ...] koşulunu sağlıyor. Döndürülen tensör, bu tensörle aynı temel tensör arabelleğini paylaşıyor.

NOT: Döndürülen tensör, şekline bağlı olarak bu tensörle aynı hizalama gereksinimini karşılamayabilir. Çağıran, hizalama gereksinimi olan belirli yöntemleri (örneğin, flat() , tensor() ) çağırmadan önce döndürülen tensörün hizalamasını kontrol etmelidir.

NOT: N boyutlu bir tensörle beslendiğinde, bu yöntem de N boyutlu bir tensör döndürür. Bir alt tensör seçmek istiyorsanız, SubSlice yöntemine bakın.

GEREKLİLİKLER: dims() >= 1 GEREKLİLİKLER: 0 <= dim0_start <= dim0_limit <= dim_size(0)

Alt Dilim

Tensor SubSlice(
  int64 index
) const

Bu tensörden 1. boyut boyunca bir alt dilim seçin.

Bu yönteme N boyutlu bir tensör verildiğinde, N-1 boyutlu bir tensör döndürür; döndürülen tensör, giriş tensörünün ilk boyutu boyunca bir alt dilimidir. Döndürülen tensörün N-1 boyutu, giriş tensörünün son N-1 boyutudur.

GEREKLİLİKLER: dims() >= 1 GEREKLİLİKLER: 0 <= dim0_start < dim_size(0)

Değeri Özetle

string SummarizeValue(
  int64 max_entries,
  bool print_v2
) const

*this içindeki ilk max_entries değerini bir dizeye dönüştürün.

Tensör

 Tensor()

1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan noktalı tensör oluşturur.

Döndürülen Tensor bir skalar (şekil {}) değil, bunun yerine boş bir tek boyutlu Tensor'dur (şekil {0}, NumElements() == 0). Elemanı olmadığı için bir değer atanmasına gerek yoktur ve varsayılan olarak başlatılır ( IsInitialized() true). Bu istenmiyorsa, başlatma gerektiren tek elemanlı bir skalar oluşturmayı düşünün:

Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Verilen type ve shape bir Tensor oluşturur.

LogMemory::IsEnabled() etkinleştirilmişse, tahsis işlemi bilinmeyen bir çekirdek ve adımdan geldiği şeklinde kaydedilir. Bir Op içinden doğrudan Tensor yapıcıyı çağırmak önerilmez: yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın; bu yöntemler çekirdeği ve adımı kaydeder.

Temel arabellek, bir CPUAllocator kullanılarak tahsis edilir.

Tensör

 Tensor(
  Allocator *a,
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Verilen girdi type ve shape bir tensör oluşturur ve altta yatan arabelleği ayırmak için a ayırıcısını kullanır.

Bu Tensor'un ömründen daha uzun süre varlığını sürdürmesi a .

Tensör

 Tensor(
  Allocator *a,
  DataType type,
  const TensorShape & shape,
  const AllocationAttributes & allocation_attr
)

Belirtilen "allocation_attr" özniteliğini ve a ayırıcısını kullanarak, giriş type ve shape bir tensör oluşturur ve altta yatan arabelleği tahsis eder.

Çekirdek ve adım biliniyorsa, allocation_attr.allocation_will_be_logged değeri true olarak ayarlanmalı ve tensör oluşturulduktan sonra LogMemory::RecordTensorAllocation çağrılmalıdır. Bir Op içinden doğrudan Tensor yapıcıyı çağırmak önerilmez: Çekirdek ve adımı kaydeden yeni bir tensör ayırmak için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.

Bu Tensor'un ömründen daha uzun süre varlığını sürdürmesi a .

Tensör

 Tensor(
  DataType type
)

Verilen veri türünde boş bir Tensor oluşturur.

Tensor() gibi, IsInitialized() metodu True değerini döndüren 1 boyutlu, 0 elemanlı bir Tensor döndürür. Ayrıntılar için Tensor() dokümantasyonuna bakın.

Tensör

 Tensor(
  float scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  double scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  int32 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  uint32 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  uint16 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  uint8 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  int16 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  int8 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  string scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  complex64 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  complex128 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  int64 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  uint64 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  bool scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  qint8 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  quint8 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  qint16 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  quint16 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  qint32 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  bfloat16 scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  Eigen::half scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  ResourceHandle scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  const char *scalar_value
)

Tensör

 Tensor(
  const Tensor & other
)

Kopyalama kurucu fonksiyonu.

Tensör

 Tensor(
  Tensor && other
)

Yapıcıyı taşı.

Bu görüşmenin ardından, Güvenli bir şekilde yok edilebilir ve kendisine atama yapılabilir, ancak üzerindeki diğer çağrılar (örneğin şekil manipülasyonu) geçerli değildir.

ToplamBayt

size_t TotalBytes() const

Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.

UnsafeCopyFromInternal

void UnsafeCopyFromInternal(
  const Tensor & other,
  DataType dtype,
  const TensorShape & shape
)

BitcastFrom'a benzer, ancak ön koşullardan herhangi biri karşılanmazsa CHECK başarısız olur.

Kullanımdan kaldırıldı. Bunun yerine BitcastFrom kullanın ve döndürülen Durumu kontrol edin.

bit_dönüştürülmüş_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

Tensor verilerini, new_sizes belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor döndürün ve yeni bir veri türü olan T dönüştürün.

Bit dönüştürme işlemi, taşıma ve kopyalama işlemleri için faydalıdır. İzin verilen bit dönüştürme türü, shaped() fonksiyonundan tek farkıdır.

bit_dönüştürülmüş_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const

Tensor verilerini, new_sizes belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor döndürün ve yeni bir veri türü olan T dönüştürün.

Bit dönüştürme işlemi, taşıma ve kopyalama işlemleri için faydalıdır. İzin verilen bit dönüştürme miktarı, shaped() fonksiyonundan tek farkıdır.

bit_dönüştürülmüş_tensor

TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_tensor()

Tensor verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen veri türü T bit düzeyinde dönüştürülmüş bir Eigen::Tensor döndürün.

Bit dönüştürme (bitcast) işlemi, taşıma ve kopyalama işlemleri için faydalıdır. NOT: Bu, bit dönüştürmeye izin verilmesi dışında tensor() ile aynıdır.

bit_dönüştürülmüş_tensor

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_tensor() const

Tensor verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen veri türü T bit düzeyinde dönüştürülmüş bir Eigen::Tensor döndürün.

Bit dönüştürme (bitcast) işlemi, taşıma ve kopyalama işlemleri için faydalıdır. NOT: Bu, bit dönüştürmeye izin verilmesi dışında tensor() ile aynıdır.

boyut_boyutu

int64 dim_size(
  int d
) const

Tensör şekli için kolaylık sağlayan erişim aracı.

karartmalar

int dims() const

Tensör şekli için kolaylık sağlayan erişim aracı.

Tüm şekil erişim yöntemleri için, tensor_shape.h dosyasındaki TensorShape ilgili yöntemlerine ilişkin yorumlara bakın.

dtype

DataType dtype() const

Veri türünü döndürür.

düz

TTypes< T >::Flat flat()

Tensor verilerini, belirtilen veri türünde ve şekilde bir Eigen::Tensor olarak döndürün.

Bu yöntemler, istediğiniz boyut ve ölçülerde verilere erişmenizi sağlar. Bunları çağırmak için Tensor'un boyut sayısını bilmenize gerek yoktur. Ancak, türün eşleştiğini ve istenen boyutların, Tensor ile aynı sayıda elemana sahip bir Eigen::Tensor oluşturduğunu CHECK ederler.

Örnek:

  
    typedef float T;
    Tensor my_ten(...built with Shape{planes: 4, rows: 3, cols: 5}...);
    // 1D Eigen::Tensor, size 60:
    auto flat = my_ten.flat();
    // 2D Eigen::Tensor 12 x 5:
    auto inner = my_ten.flat_inner_dims();
    // 2D Eigen::Tensor 4 x 15:
    auto outer = my_ten.shaped<T, 2>({4, 15});
    // CHECK fails, bad num elements:
    auto outer = my_ten.shaped<T, 2>({4, 8});
    // 3D Eigen::Tensor 6 x 5 x 2:
    auto weird = my_ten.shaped<T, 3>({6, 5, 2});
    // CHECK fails, type mismatch:
    auto bad   = my_ten.flat();

flat

TTypes< T >::ConstFlat flat() const

düz iç boyutlar

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_dims()

Verileri, son NDIMS-1 boyutu hariç tüm Tensor boyutlarını sonucun ilk boyutuna birleştirerek, NDIMS boyutlu bir Eigen::Tensor olarak döndürür.

Eğer NDIMS > dims() ise, çıktı boyutunu NDIMS yapmak için 1 boyutlu önde gelen boyutlar eklenecektir.

düz iç boyutlar

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_dims() const

düz iç dış boyutlar

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_outer_dims(
  int64 begin
)

Verileri NDIMS boyutlu bir Eigen::Tensor olarak döndürür; ilk 'begin' Tensor boyutlarını sonucun ilk boyutuna , son dims() - 'begin' - NDIMS boyutlarını ise sonucun son boyutuna birleştirir.

Eğer 'begin' < 0 ise, |'begin'| adet 1 boyutlu önde gelen boyut eklenecektir. Eğer 'begin' + NDIMS > dims() ise, 'begin' + NDIMS - dims() adet 1 boyutlu sondaki boyut eklenecektir.

düz iç dış boyutlar

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_outer_dims(
  int64 begin
) const

düz dış boyutlar

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_outer_dims()

Verileri, NDIMS boyutlu bir Eigen::Tensor olarak döndürür; ilk NDIMS-1 boyutu hariç tüm Tensor boyutlarını sonucun son boyutuna birleştirir.

Eğer NDIMS > dims() ise, çıktının boyutunu NDIMS yapmak için sonuna 1 boyutunda ek boyutlar eklenecektir.

düz dış boyutlar

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_outer_dims() const

matris

TTypes< T >::Matrix matrix()

matris

TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const

operatör=

Tensor & operator=(
  const Tensor & other
)

Atama operatörü. Bu tensör, diğerinin temel depolama alanını paylaşıyor.

operatör=

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

Taşıma operatörü. Ayrıntılar için taşıma yapıcı fonksiyonuna bakın.

son_boyutu yeniden yorumla

TTypes< T, NDIMS >::Tensor reinterpret_last_dimension()

Tensor verilerini, son boyut elemanları daha büyük bir türün tek elemanlarına dönüştürülmüş bir Eigen::Tensor döndürün.

Örneğin, bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak işleyebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal eleman türünün boyutu * orijinal son boyuttaki eleman sayısı ile eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 eksik olmalıdır.

son_boyutu yeniden yorumla

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor reinterpret_last_dimension() const

Tensor verilerini, son boyut elemanları daha büyük bir türün tek elemanlarına dönüştürülmüş bir Eigen::Tensor döndürün.

skaler

TTypes< T >::Scalar scalar()

Tensor verilerini sabit boyutlu 1'li bir TensorMap olarak döndürün: TensorMap > .

scalar() kullanımı, tensörün boyutu derleme zamanında bilindiği için derleyicinin optimizasyonlar yapmasına olanak tanır.

skaler

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const

şekil

const TensorShape & shape() const

Tensörün şeklini döndürür.

şekillendirilmiş

TTypes< T, NDIMS >::Tensor shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

şekillendirilmiş

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const

tensör

TTypes< T, NDIMS >::Tensor tensor()

tensör

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor tensor() const

tensör_veri

StringPiece tensor_data() const

Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir StringPiece döndürür.

Döndürülen StringPiece CPU'nun doğrudan erişemediği aygıtlardaki bellek konumlarına işaret edebilir.

NOT: Temel tensör arabelleği referans sayımıyla çalışır, bu nedenle StringPiece tarafından eşlenen içeriğin ömrü arabelleğin ömrüyle eşleşir; çağıranlar, StringPiece hala kullanılırken arabelleğin yok edilmemesini sağlamalıdır.

GEREKLİ: DataTypeCanUseMemcpy(dtype()) .

hizalanmamış_düz

TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()

hizalanmamış_düz

TTypes< T >::UnalignedConstFlat unaligned_flat() const

hizalanmamış_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor unaligned_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

hizalanmamış_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor unaligned_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const

vektör

TTypes< T >::Vec vec()

Tensor verilerini, bu Tensor'un türü ve boyutlarıyla birlikte bir Eigen::Tensor olarak döndürün.

Tensor'ın veri türünü ve boyut sayısını bildiğinizde ve Eigen::Tensor'ın Tensor boyutlarına otomatik olarak boyutlandırılmasını istediğinizde bu yöntemleri kullanın. Tür veya boyutlar uyuşmuyorsa uygulama kontrolü başarısız olur.

Örnek:

  
    typedef float T;
    Tensor my_mat(...built with Shape{rows: 3, cols: 5}...);
    auto mat = my_mat.matrix();    // 2D Eigen::Tensor, 3 x 5.
    auto mat = my_mat.tensor<T, 2>(); // 2D Eigen::Tensor, 3 x 5.
    auto vec = my_mat.vec();       // CHECK fails as my_mat is 2D.
    auto vec = my_mat.tensor<T, 3>(); // CHECK fails as my_mat is 2D.
    auto mat = my_mat.matrix();// CHECK fails as type mismatch.

vec

TTypes< T >::ConstVec vec() const

Yukarıdaki tüm yöntemlerin sabit (const) sürümleri.

~Tensor

 ~Tensor()

tensorflow:: Tensor

Özet

Yapıcılar ve Yıkıcılar

Kamusal işlevler

Kamusal işlevler

Tahsis EdilenBaytlar

AsProtoField

AsProtoTensorContent

BitcastFrom

Kopyala

Hata Ayıklama Dizisi

Hata Ayıklama Dizisi

AygıtGüvenliHata AyıklamaDizisi

Açıklamayı Doldur

FromProto

FromProto

Hizalanmış

Başlatıldı mı?

Aynı Boyuttadır

Öğe Sayısı

Paylaşım Tamponu ile

Dilim

Alt Dilim

Değeri Özetle

Tensör

Tensor

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

Tensör

ToplamBayt

UnsafeCopyFromInternal

bit_dönüştürülmüş_şekilli

bit_dönüştürülmüş_şekilli

bit_dönüştürülmüş_tensor

bit_dönüştürülmüş_tensor

boyut_boyutu

karartmalar

dtype

düz

flat

düz iç boyutlar

düz iç boyutlar

düz iç dış boyutlar

düz iç dış boyutlar

düz dış boyutlar

düz dış boyutlar

matris

matris

operatör=

operatör=

son_boyutu yeniden yorumla

son_boyutu yeniden yorumla

skaler

skaler

şekil