Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

tensor akışı:: Tensör

#include <tensor.h>

N boyutlu bir değer dizisini temsil eder.

Özet

Yapıcılar ve Yıkıcılar
`Tensor ()` 1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan nokta tensörü oluşturur.
`Tensor (DataType type, const TensorShape & shape)` Verilen `type` ve `shape` bir Tensör oluşturur.
`Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape)` Temel arabelleği tahsis etmek için ayırıcı `a` kullanarak giriş `type` ve `shape` ile bir tensör oluşturur.
`Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr)` Temel arabelleği tahsis etmek için ayırıcı `a` ve belirtilen "allocation_attr" değerini kullanarak giriş `type` ve `shape` ile bir tensör oluşturur.
`Tensor (DataType type, const TensorShape & shape, TensorBuffer *buf)` Giriş veri türü, şekli ve tamponu ile bir tensör oluşturur.
`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 (tstring 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)` Yapıcıyı kopyala.
`Tensor ( Tensor && other)` Yapıcıyı taşıyın.
`~Tensor ()`

Kamu işlevleri
`AllocatedBytes () const`	`size_t`
`AsProtoField (TensorProto *proto) const`	`void` `proto` `*this` tensörün içeriğiyle 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 tipini yeniden yorumlayın.
`CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT`	`bool` Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın ve yeniden şekillendirin.
`DebugString (int num_values) const`	`string` Hata ayıklamaya uygun tensörün insan tarafından okunabilen bir özeti.
`DebugString () const`	`string`
`DeviceSafeDebugString () const`	`string`
`FillDescription (TensorDescription *description) const`	`void` `TensorDescription` protokolünü, 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 hizalanırsa true değerini döndürür.
`IsInitialized () const`	`bool` Gerekirse bu Tensör başlatıldı mı?
`IsSameSize (const Tensor & b) const`	`bool`
`NumElements () const`	`int64` Tensör şekli için kullanışlı aksesuar.
`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` değerlerini bir dizeye dönüştürün.
`TotalBytes () const`	`size_t` Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.
`UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)`	`void` BitcastFrom gibi, ancak herhangi bir önkoşul karşılanmazsa CHECK başarısız olur.
`bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Tensör verilerini `new_sizes` içinde belirtilen yeni şekle sahip bir `Eigen::Tensor` döndürün ve yeni bir `T` tipine dönüştürün.
`bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor` Tensör verilerini `new_sizes` içinde belirtilen yeni şekle sahip bir `Eigen::Tensor` döndürün ve yeni bir `T` tipine dönüştürün.
`bit_casted_tensor ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Tensör verilerini aynı boyutta ancak belirtilen dtype `T` bit düzeyinde dönüştürülmüş bir `Eigen::Tensor` döndürün.
`bit_casted_tensor () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor` Tensör verilerini aynı boyutta ancak belirtilen dtype `T` bit düzeyinde dönüştürülmüş bir `Eigen::Tensor` döndürün.
`dim_size (int d) const`	`int64` Tensör şekli için kullanışlı aksesuar.
`dims () const`	`int` Tensör şekli için kullanışlı aksesuar.
`dtype () const`	`DataType` Veri türünü döndürür.
`flat ()`	`TTypes< T >::Flat` Tensör verilerini, veri türünün ve belirtilen şeklin bir `Eigen::Tensor` olarak döndürün.
`flat () const`	`TTypes< T >::ConstFlat`
`flat_inner_dims ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Verileri NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür ve son NDIMS-1 dışındaki tüm Tensor boyutlarını sonucun ilk boyutuna daraltır.
`flat_inner_dims () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`flat_inner_outer_dims (int64 begin)`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Verileri NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür ve ilk 'başlangıç' Tensör boyutlarını sonucun ilk boyutuna ve son dims() - 'begin' - NDIMS'in Tensör boyutlarını da sonucun son boyutuna daraltır. sonuç.
`flat_inner_outer_dims (int64 begin) const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`flat_outer_dims ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Verileri NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür ve ilk NDIMS-1 dışındaki tüm Tensor boyutlarını sonucun son boyutuna daraltır.
`flat_outer_dims () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor`
`matrix ()`	`TTypes< T >::Matrix`
`matrix () const`	`TTypes< T >::ConstMatrix`
`operator= (const Tensor & other)`	`Tensor &` Operatör atayın. Bu tensör diğerinin temel depolama alanını paylaşır.
`operator= ( Tensor && other)`	`Tensor &` Operatörü taşıyın. Ayrıntılar için yapıcıyı taşıma konusuna bakın.
`reinterpret_last_dimension ()`	`TTypes< T, NDIMS >:: Tensor` Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük türdeki tek öğelere dönüştürüldüğü bir `Eigen::Tensor` Tensor'a döndürün.
`reinterpret_last_dimension () const`	`TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor` Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük türdeki tek öğelere dönüştürüldüğü bir `Eigen::Tensor` Tensor'a döndürün.
`scalar ()`	`TTypes< T >::Scalar` Tensor verilerini sabit boyutlu 1 `TensorMap` olarak döndürün: `TensorMap >` `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` Tensör verilerini, bu `Tensor` türü ve boyutlarıyla birlikte bir `Eigen::Tensor` olarak döndürün.
`vec () const`	`TTypes< T >::ConstVec` Yukarıdaki tüm yöntemlerin const versiyonları.

Kamu işlevleri

Ayrılan Bayt Sayısı

size_t AllocatedBytes() const

AsProtoField

void AsProtoField(
  TensorProto *proto
) const

proto *this tensörün içeriğiyle doldurur.

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

AsProtoTensorİçeriği

void AsProtoTensorContent(
  TensorProto *proto
) const

BitcastGönderen

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

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

Status::OK() döndürülürse, iki tensör artık aynı temel depolamayı paylaşır.

Bu çağrı, other tensörün ve verilen tür ve şeklin "uyumlu" olmasını (yani aynı sayıda baytı işgal etmelerini) gerektirir.

Özellikle:

Shape.num_elements() * DataTypeSize(tür)

eşit olmalı

other.num_elements() * DataTypeSize(other.dtype())

Ayrıca bu işlev şunları gerektirir:

DataTypeSize(other.dtype()) != 0
DataTypeSize(tip) != 0

Gereksinimlerden herhangi biri karşılanmazsa, error::InvalidArgument döndürülür.

Kopyalama Kaynağı

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

Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın ve yeniden şekillendirin.

Bu tensör diğerinin temel depolama alanını paylaşır. other.shape() verilen shape ile aynı sayıda öğeye sahipse true değerini döndürür.

Hata Ayıklama Dizesi

string DebugString(
  int num_values
) const

Hata ayıklamaya uygun tensörün insan tarafından okunabilen bir özeti.

Hata Ayıklama Dizesi

string DebugString() const

DeviceSafeDebugString

string DeviceSafeDebugString() const

DoldurAçıklama

void FillDescription(
  TensorDescription *description
) const

TensorDescription protokolünü, 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 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 hizalanırsa true değerini döndürür.

Başlatıldı

bool IsInitialized() const

Gerekirse bu Tensör başlatıldı mı?

Sıfır elemanlı Tensörler, hiçbir zaman atanmamış veya ayrılmış hafızaya sahip olmasalar bile, her zaman başlatılmış olarak kabul edilir.

AynıBoyut

bool IsSameSize(
  const Tensor & b
) const

SayıElemanları

int64 NumElements() const

Tensör şekli için kullanışlı aksesuar.

SharesBufferWith

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, döndürülen[i, ...] == this[dim0_start + i, ...]'i karşılar. Geri dönen tensör, temeldeki tensör tamponunu bu tensörle paylaşır.

NOT: Geri dönen tensör, şekle bağlı olarak bu tensörle aynı hizalama gereksinimini karşılamayabilir. Arayanın, hizalama gereksinimi olan belirli yöntemleri (örneğin, flat() , tensor() ) çağırmadan önce döndürülen tensörün hizalamasını kontrol etmesi gerekir.

NOT: N boyutlu bir tensörle beslendiğinde, bu yöntem aynı zamanda N boyutlu bir tensör döndürür. Bir alt tensör seçmek istiyorsanız bkz. Alt Dilim.

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

Alt Dilim

Tensor SubSlice(
  int64 index
) const

Bu tensörden 1. boyut boyunca bir alt dilim seçin.

N boyutlu bir tensörle beslendiğinde bu yöntem, N-1 boyutlu bir tensör döndürür; burada döndürülen tensör, birinci boyut boyunca giriş tensörünün bir alt dilimidir. Döndürülen tensörün N-1 boyutları, giriş tensörünün son N-1 boyutlarıdır.

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

Değeri Özetle

string SummarizeValue(
  int64 max_entries,
  bool print_v2
) const

*this içindeki ilk max_entries değerlerini bir dizeye dönüştürün.

Tensör

 Tensor()

1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan nokta tensörü oluşturur.

Döndürülen Tensör bir skaler değildir (şekil {}), bunun yerine boş bir tek boyutlu Tensördür (şekil {0}, NumElements() == 0). Hiçbir öğesi olmadığından bir değer atanmasına gerek yoktur ve varsayılan olarak başlatılır ( IsInitialized() doğrudur). Bu istenmiyorsa, başlatma gerektirmeyen tek öğeli bir skaler oluşturmayı düşünün:

Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Verilen type ve shape bir Tensör oluşturur.

LogMemory::IsEnabled() ise tahsis, bilinmeyen bir çekirdekten ve adımdan geliyormuş gibi günlüğe kaydedilir. Tensor yapıcısının doğrudan bir Op içinden çağrılması artık kullanımdan kaldırıldı: çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.

Temel arabellek CPUAllocator kullanılarak tahsis edilir.

Tensör

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

Temel arabelleği tahsis etmek için ayırıcı a kullanarak giriş type ve shape ile bir tensör oluşturur.

a bu Tensörün ömründen daha uzun süre dayanmalıdır.

Tensör

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

Temel arabelleği tahsis etmek için ayırıcı a ve belirtilen "allocation_attr" değerini kullanarak giriş type ve shape ile bir tensör oluşturur.

Çekirdek ve adım biliniyorsa, tahsis_attr.allocation_will_be_logged true olarak ayarlanmalı ve tensör oluşturulduktan sonra LogMemory::RecordTensorAllocation çağrılmalıdır. Tensor yapıcısının doğrudan bir Op içinden çağrılması artık kullanımdan kaldırıldı: çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.

a bu Tensörün ömründen daha uzun süre dayanmalıdır.

Tensör

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape,
  TensorBuffer *buf
)

Giriş veri türü, şekli ve tamponu ile bir tensör oluşturur.

Bu Tensor'a ait olan buf üzerinde bir ref alır.

Tensör

 Tensor(
  DataType type
)

Verilen veri türünde boş bir Tensor oluşturur.

Tensor() gibi, IsInitialized() işlevi True değerini döndüren 1 boyutlu, 0 öğeli bir Tensör döndürür. Ayrıntılar için Tensor() belgelerine 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(
  tstring 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
)

Yapıcıyı kopyala.

Tensör

 Tensor(
  Tensor && other
)

Yapıcıyı taşıyın.

Bu çağrının ardından güvenli bir şekilde yok edilebilir ve atanabilir, ancak üzerindeki diğer çağrılar (örn. şekil manipülasyonu) geçerli değildir.

Toplam Bayt

size_t TotalBytes() const

Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.

Dahili Olarak Güvenli Olmayan Kopyalama

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

BitcastFrom gibi, ancak herhangi bir önkoşul karşılanmazsa CHECK başarısız olur.

Kullanımdan kaldırıldı. Bunun yerine BitcastFrom'u kullanın ve döndürülen Status'u kontrol edin.

bit_casted_shape

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

Tensör verilerini new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor döndürün ve yeni bir T tipine dönüştürün.

Bitcast kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. İzin verilen bit yayını, shaped() işlevinden tek farktır.

bit_casted_shape

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

Tensör verilerini new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor döndürün ve yeni bir T tipine dönüştürün.

Bitcast kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. İzin verilen bit yayını, shaped() işlevinden tek farktır.

bit_casted_tensor

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

Tensör verilerini aynı boyutta ancak belirtilen dtype T bit düzeyinde dönüştürülmüş bir Eigen::Tensor döndürün.

Bitcast kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. NOT: bu, bit yayınına izin verilmesi dışında tensor() ile aynıdır.

bit_casted_tensor

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

Tensör verilerini aynı boyutta ancak belirtilen dtype T bit düzeyinde dönüştürülmüş bir Eigen::Tensor döndürün.

Bitcast kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. NOT: bu, bit yayınına izin verilmesi dışında tensor() ile aynıdır.

dim_size

int64 dim_size(
  int d
) const

Tensör şekli için kullanışlı aksesuar.

kararır

int dims() const

Tensör şekli için kullanışlı aksesuar.

Tüm şekil erişimcileri için tensor_shape.h dosyasındaki ilgili TensorShape yöntemlerine ilişkin yorumlara bakın.

dtype

DataType dtype() const

Veri türünü döndürür.

düz

TTypes< T >::Flat flat()

Tensör verilerini, veri türünün ve belirtilen şeklin bir Eigen::Tensor olarak döndürün.

Bu yöntemler, istediğiniz boyut ve büyüklükteki verilere erişmenizi sağlar. Tensor'u çağırmak için boyut sayısını bilmenize gerek yoktur. Ancak türün eşleştiğini ve istenen boyutların tensörle aynı sayıda öğeye sahip bir Eigen::Tensor oluşturduğunu CHECK EDİN.

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({4, 15});
    // CHECK fails, bad num elements:
    auto outer = my_ten.shaped({4, 8});
    // 3D Eigen::Tensor 6 x 5 x 2:
    auto weird = my_ten.shaped({6, 5, 2});
    // CHECK fails, type mismatch:
    auto bad   = my_ten.flat();

flat

TTypes< T >::ConstFlat flat() const

düz_inner_dims

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

Verileri NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür ve son NDIMS-1 dışındaki tüm Tensor boyutlarını sonucun ilk boyutuna daraltır.

NDIMS > dims() ise çıktı sıralamasını NDIMS yapmak için boyut 1'in ön boyutları eklenecektir.

düz_inner_dims

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

düz_inner_outer_dims

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

Verileri NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür ve ilk 'başlangıç' Tensör boyutlarını sonucun ilk boyutuna ve son dims() - 'begin' - NDIMS'in Tensör boyutlarını da sonucun son boyutuna daraltır. sonuç.

'Başlangıç' < 0 ise |'başlangıç'| boyut 1'in önde gelen boyutları eklenecektir. 'begin' + NDIMS > dims() ise 'begin' + NDIMS - dims() boyut 1'in sondaki boyutları eklenecektir.

düz_inner_outer_dims

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

düz_outer_dims

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

Verileri NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür ve ilk NDIMS-1 dışındaki tüm Tensor boyutlarını sonucun son boyutuna daraltır.

NDIMS > dims() ise çıktı sıralamasını NDIMS yapmak için boyut 1'in sondaki boyutları eklenecektir.

düz_outer_dims

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
)

Operatör atayın. Bu tensör diğerinin temel depolama alanını paylaşır.

operatör=

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

Operatörü taşıyın. Ayrıntılar için yapıcıyı taşıma konusuna bakın.

reinterpret_last_dimension

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

Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük türdeki tek öğelere dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün.

Örneğin bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak değerlendirebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal son boyuttaki orijinal eleman türü * sayı elemanlarının boyutuna eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 az olmalıdır.

reinterpret_last_dimension

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

Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük türdeki tek öğelere dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün.

Örneğin bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak değerlendirebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal son boyuttaki orijinal eleman tipi * num elemanlarının boyutuna eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 az olmalıdır.

skaler

TTypes< T >::Scalar scalar()

Tensor verilerini sabit boyutlu 1 TensorMap olarak döndürün: TensorMap > TensorMap > .

scalar() kullanılması, derleme zamanında tensörün boyutu bilindiği için derleyicinin optimizasyonlar gerçekleştirmesine olanak tanır.

skaler

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const

şekil

const TensorShape & shape() const

Tensörün şeklini döndürür.

şekilli

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

şekilli

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_verileri

StringPiece tensor_data() const

Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir StringPiece döndürür.

Döndürülen StringPiece CPU'nun doğrudan adresleyemediği aygıtlardaki bellek konumuna işaret edebilir.

NOT: Temel tensör arabelleği yeniden sayılır, böylece StringPiece tarafından eşlenen içeriklerin ömrü arabelleğin ömrüyle eşleşir; arayanlar, StringPiece hala kullanılırken arabelleğin yok edilmemesini sağlayacak şekilde düzenleme yapmalıdır.

GEREKLİDİR: DataTypeCanUseMemcpy(dtype()) .

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()

unaligned_flat

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

vek

TTypes< T >::Vec vec()

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

Tensörün veri türünü ve boyut sayısını bildiğinizde ve bir Eigen::Tensor'un otomatik olarak Tensör boyutlarına göre boyutlandırılmasını istediğinizde bu yöntemleri kullanın. Tür veya boyut uyuşmazlığı durumunda 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(); // 2D Eigen::Tensor, 3 x 5.
    auto vec = my_mat.vec();       // CHECK fails as my_mat is 2D.
    auto vec = my_mat.tensor(); // 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 const versiyonları.

~Tensör

 ~Tensor()

tensor akışı:: Tensör

Özet

Yapıcılar ve Yıkıcılar

Kamu işlevleri

Kamu işlevleri

Ayrılan Bayt Sayısı

AsProtoField

AsProtoTensorİçeriği

BitcastGönderen

Kopyalama Kaynağı

Hata Ayıklama Dizesi

Hata Ayıklama Dizesi

DeviceSafeDebugString

DoldurAçıklama

FromProto

FromProto

Hizalanmış

Başlatıldı

AynıBoyut

SayıElemanları

SharesBufferWith

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

Tensör

Toplam Bayt

Dahili Olarak Güvenli Olmayan Kopyalama

bit_casted_shape

bit_casted_shape

bit_casted_tensor

bit_casted_tensor

dim_size

kararır

dtype

düz

flat

düz_inner_dims

düz_inner_dims

düz_inner_outer_dims

düz_inner_outer_dims

düz_outer_dims

düz_outer_dims

matris

matris

operatör=

operatör=

reinterpret_last_dimension

reinterpret_last_dimension

skaler

skaler