tensorflow ：：テンソル

#include <tensor.h>

値のn次元配列を表します。

概要

コンストラクタとデストラクタ
Tensor () 1次元、0要素のフロートテンソルを作成します。
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape) 指定されたtypeとshapeのテンソルを作成します。
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape) アロケータaを使用して基になるバッファを割り当てることにより、入力typeとshapeでテンソルを作成します。
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr) アロケータaと指定された「allocation_attr」を使用して基になるバッファを割り当てることにより、入力typeとshapeでテンソルを作成します。
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape, TensorBuffer *buf) 入力データ型、形状、およびbufを使用してテンソルを作成します。
Tensor (DataType type) 指定されたデータ型の空のテンソルを作成します。
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) コンストラクターをコピーします。
Tensor ( Tensor && other) コンストラクターを移動します。
~Tensor ()

パブリックファンクション
AllocatedBytes () const	size_t
AsProtoField (TensorProto *proto) const	void *thisテンソルのコンテンツをprotoに入力します。
AsProtoTensorContent (TensorProto *proto) const	void
BitcastFrom (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)	Status 他のテンソルをこのテンソルにコピーし、形状を変更して、バッファーのデータ型を再解釈します。
CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT	bool 他のテンソルをこのテンソルにコピーして、形状を変更します。
DebugString (int num_values) const	string デバッグに適したテンソルの人間が読める形式の要約。
DebugString () const	string
DeviceSafeDebugString () const	string
FillDescription (TensorDescription *description) const	void TensorDescriptionプロトに、監視とデバッグに役立つテンソルに関するメタデータを入力します。
FromProto (const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT	bool otherを解析し、テンソルを構築します。
FromProto (Allocator *a, const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT	bool
IsAligned () const	bool このテンソルが整列している場合はtrueを返します。
IsInitialized () const	bool 必要に応じて、このTensorは初期化されていますか？
IsSameSize (const Tensor & b) const	bool
NumElements () const	int64 テンソル形状の便利なアクセサ。
RefCountIsOne () const	bool
SharesBufferWith (const Tensor & b) const	bool
Slice (int64 dim0_start, int64 dim0_limit) const	Tensor このテンソルを1次元に沿ってスライスします。
SubSlice (int64 index) const	Tensor このテンソルから1次元に沿ってサブスライスを選択します。
SummarizeValue (int64 max_entries, bool print_v2) const	string *thisの最初のmax_entries値を文字列にレンダリングします。
TotalBytes () const	size_t このテンソルの推定メモリ使用量を返します。
UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)	void BitcastFromと同様ですが、前提条件が満たされない場合、CHECKは失敗します。
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)	TTypes< T, NDIMS >:: Tensor new_sizesで指定された新しい形状のT Eigen::Tensorにテンソルデータを返し、新しいnew_sizesにキャストします。
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const	TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor new_sizesで指定された新しい形状のT Eigen::Tensorにテンソルデータを返し、新しいnew_sizesにキャストします。
bit_casted_tensor ()	TTypes< T, NDIMS >:: Tensor テンソルデータを、同じサイズでビット単位で指定されたdtypeTにキャストされたT Eigen::Tensorに返します。
bit_casted_tensor () const	TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor テンソルデータを、同じサイズでビット単位で指定されたdtypeTにキャストされたT Eigen::Tensorに返します。
data () const	void *
dim_size (int d) const	int64 テンソル形状の便利なアクセサ。
dims () const	int テンソル形状の便利なアクセサ。
dtype () const	DataType データ型を返します。
flat ()	TTypes< T >::Flat テンソルデータを、データ型と指定された形状のEigen::Tensorとして返します。
flat () const	TTypes< T >::ConstFlat
flat_inner_dims ()	TTypes< T, NDIMS >:: Tensor データをNDIMSディメンションを持つEigen::Tensorとして返し、最後のNDIMS-1を除くすべてのTensorディメンションを結果の最初のディメンションに折りたたみます。
flat_inner_dims () const	TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_inner_outer_dims (int64 begin)	TTypes< T, NDIMS >:: Tensor データをNDIMS次元のEigen::Tensorとして返し、最初の'begin' Tensor次元を結果の最初の次元に、最後のdims （） -'begin'-NDIMSのTensor次元を結果の最後の次元に折りたたみます。結果。
flat_inner_outer_dims (int64 begin) const	TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_outer_dims ()	TTypes< T, NDIMS >:: Tensor データをNDIMSディメンションを持つEigen::Tensorとして返し、最初のNDIMS-1を除くすべてのTensorディメンションを結果の最後のディメンションに折りたたみます。
flat_outer_dims () const	TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
matrix ()	TTypes< T >::Matrix
matrix () const	TTypes< T >::ConstMatrix
operator= (const Tensor & other)	Tensor & 演算子を割り当てます。このテンソルは、他の基盤となるストレージを共有します。
operator= ( Tensor && other)	Tensor & ムーブ演算子。詳細については、移動コンストラクターを参照してください。
reinterpret_last_dimension ()	TTypes< T, NDIMS >:: Tensor テンソルデータをEigen::Tensorに返し、最後の次元要素をより大きなタイプの単一要素に変換します。
reinterpret_last_dimension () const	TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor テンソルデータをEigen::Tensorに返し、最後の次元要素をより大きなタイプの単一要素に変換します。
scalar ()	TTypes< T >::Scalar Tensorデータを固定サイズのTensorMapとして返します1： TensorMap > TensorMap > 。
scalar () const	TTypes< T >::ConstScalar
shape () const	const TensorShape & テンソルの形状を返します。
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 現在のテンソルのバッファをマッピングするStringPieceを返します。
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 テンソルデータを、このTensorのタイプとサイズを持つEigen::Tensorとして返します。
vec () const	TTypes< T >::ConstVec 上記のすべてのメソッドのConstバージョン。

パブリックファンクション

AllocatedBytes

size_t AllocatedBytes() const 

AsProtoField

void AsProtoField(
  TensorProto *proto
) const 

*thisテンソルのコンテンツをprotoに入力します。

AsProtoField()はproto.dtype（）の繰り返しフィールドにproto.dtype()し、 AsProtoTensorContent()はproto.tensor_content() （）のコンテンツをコンパクトな形式でエンコードします。

AsProtoTensorContent

void AsProtoTensorContent(
  TensorProto *proto
) const 

BitcastFrom

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

他のテンソルをこのテンソルにコピーし、形状を変更して、バッファーのデータ型を再解釈します。

Status :: OK（）が返された場合、2つのテンソルは同じ基になるストレージを共有するようになります。

この呼び出しでは、 otherテンソルと指定されたタイプおよび形状が「互換性がある」（つまり、同じバイト数を占める）必要があります。

具体的には：

shape.num_elements（）* DataTypeSize（type）

等しくなければならない

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

さらに、この関数には次のものが必要です。

• DataTypeSize（other.dtype（））！= 0
• DataTypeSize（type）！= 0

要件のいずれかが満たされていない場合、errors::InvalidArgumentが返されます。

CopyFrom

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

他のテンソルをこのテンソルにコピーして、形状を変更します。

このテンソルは、他の基盤となるストレージを共有します。 other.shape()が指定されたshapeの要素の数と同じである場合にtrueを返します。

DebugString

string DebugString(
  int num_values
) const 

デバッグに適したテンソルの人間が読める形式の要約。

DebugString

string DebugString() const 

DeviceSafeDebugString

string DeviceSafeDebugString() const 

FillDescription

void FillDescription(
  TensorDescription *description
) const 

TensorDescriptionプロトに、監視とデバッグに役立つテンソルに関するメタデータを入力します。

FromProto

bool FromProto(
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

otherを解析し、テンソルを構築します。

解析が成功した場合はtrueを返します。解析が失敗した場合、 *thisの状態は変更されません。

FromProto

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

IsAligned

bool IsAligned() const 

このテンソルが整列している場合はtrueを返します。

IsInitialized

bool IsInitialized() const 

必要に応じて、このTensorは初期化されていますか？

ゼロ要素テンソルは、割り当てられたことがなく、メモリが割り当てられていない場合でも、常に初期化されていると見なされます。

IsSameSize

bool IsSameSize(
  const Tensor & b
) const 

NumElements

int64 NumElements() const 

テンソル形状の便利なアクセサ。

RefCountIsOne

bool RefCountIsOne() const 

SharesBufferWith

bool SharesBufferWith(
  const Tensor & b
) const 

スライス

Tensor Slice(
  int64 dim0_start,
  int64 dim0_limit
) const 

このテンソルを1次元に沿ってスライスします。

つまり、返されたテンソルはreturned [i、...] == this [dim0_start + i、...]を満たします。返されたテンソルは、基になるテンソルバッファーをこのテンソルと共有します。

注：形状によっては、返されるテンソルがこのテンソルと同じ位置合わせ要件を満たさない場合があります。呼び出し元は、アライメント要件を持つ特定のメソッド（ flat() 、 tensor()など）を呼び出す前に、返されたテンソルのアライメントを確認する必要があります。

注：N次元テンソルを使用すると、このメソッドはN次元のテンソルも返します。サブテンソルを選択する場合は、SubSliceを参照してください。

必要条件：dims dims() > = 1必要条件： 0 <= dim0_start <= dim0_limit <= dim_size(0)

サブスライス

Tensor SubSlice(
  int64 index
) const 

このテンソルから1次元に沿ってサブスライスを選択します。

N次元テンソルが供給されると、このメソッドはN-1次元のテンソルを返します。ここで、返されるテンソルは、最初の次元に沿った入力テンソルのサブスライスです。返されたテンソルのN-1次元は、入力テンソルの最後のN-1次元です。

注：形状によっては、返されるテンソルがこのテンソルと同じ位置合わせ要件を満たさない場合があります。呼び出し元は、アライメント要件を持つ特定のメソッド（ flat() 、 tensor()など）を呼び出す前に、返されたテンソルのアライメントを確認する必要があります。

必要条件：dims dims() > = 1必要条件： 0 <= index < dim_size(0)

SummarizeValue

string SummarizeValue(
  int64 max_entries,
  bool print_v2
) const 

*thisの最初のmax_entries値を文字列にレンダリングします。

テンソル

 Tensor()

1次元、0要素のフロートテンソルを作成します。

返されるテンソルはスカラー（形状{}）ではなく、代わりに空の1次元テンソル（形状{0}、 NumElements（） == 0）です。要素がないため、値を割り当てる必要はなく、デフォルトで初期化されます（ IsInitialized（）はtrueです）。これが望ましくない場合は、初期化が必要な1要素のスカラーを作成することを検討してください。

Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

指定されたtypeとshapeのテンソルを作成します。

LogMemory :: IsEnabled（）の場合、割り当ては不明なカーネルとステップからのものとしてログに記録されます。 Op内からTensorコンストラクターを直接呼び出すことは非推奨です。OpKernelConstruction/OpKernelContextallocate_*メソッドを使用して、カーネルとステップを記録する新しいテンソルを割り当てます。

基になるバッファは、 CPUAllocatorを使用して割り当てられます。

テンソル

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

アロケータaを使用して基になるバッファを割り当てることにより、入力typeとshapeでテンソルを作成します。

LogMemory :: IsEnabled（）の場合、割り当ては不明なカーネルとステップからのものとしてログに記録されます。 Op内からTensorコンストラクターを直接呼び出すことは非推奨です。OpKernelConstruction/OpKernelContextallocate_*メソッドを使用して、カーネルとステップを記録する新しいテンソルを割り当てます。

このTensorの寿命よりも長生きa必要があります。

テンソル

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

アロケータaと指定された「allocation_attr」を使用して基になるバッファを割り当てることにより、入力typeとshapeでテンソルを作成します。

カーネルとステップがわかっている場合は、allocation_attr.allocation_will_be_loggedをtrueに設定し、テンソルの構築後にLogMemory::RecordTensorAllocationを呼び出す必要があります。 Op内からTensorコンストラクターを直接呼び出すことは非推奨です。OpKernelConstruction/OpKernelContextallocate_*メソッドを使用して、カーネルとステップを記録する新しいテンソルを割り当てます。

このTensorの寿命よりも長生きa必要があります。

テンソル

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

入力データ型、形状、およびbufを使用してテンソルを作成します。

このTensorに属するbufのrefを取得します。

テンソル

 Tensor(
  DataType type
)

指定されたデータ型の空のテンソルを作成します。

Tensor（）と同様に、 IsInitialized（）がTrueを返す1次元の0要素のTensorを返します。詳細については、 Tensor（）のドキュメントを参照してください。

テンソル

 Tensor(
  float scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  double scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int32 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint32 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  tstring scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  complex64 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  complex128 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  int64 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  uint64 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  bool scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  qint8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  quint8 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  qint16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  quint16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  qint32 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  bfloat16 scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  Eigen::half scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  ResourceHandle scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  const char *scalar_value
)

テンソル

 Tensor(
  const Tensor & other
)

コンストラクターをコピーします。

テンソル

 Tensor(
  Tensor && other
)

コンストラクターを移動します。

この電話の後、は安全に破壊可能であり、割り当てることができますが、他の呼び出し（形状操作など）は無効です。

TotalBytes

size_t TotalBytes() const 

このテンソルの推定メモリ使用量を返します。

UnsafeCopyFromInternal

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

BitcastFromと同様ですが、前提条件が満たされない場合、CHECKは失敗します。

非推奨。代わりにBitcastFromを使用して、返されたステータスを確認してください。

bit_casted_shape

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

new_sizesで指定された新しい形状のT Eigen::Tensorにテンソルデータを返し、新しいnew_sizesにキャストします。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。許可されるビットキャストは、 shaped()との唯一の違いです。

bit_casted_shape

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

new_sizesで指定された新しい形状のT Eigen::Tensorにテンソルデータを返し、新しいnew_sizesにキャストします。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。許可されるビットキャストは、 shaped()との唯一の違いです。

bit_casted_tensor

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

テンソルデータを、同じサイズでビット単位で指定されたdtypeTにキャストされたT Eigen::Tensorに返します。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。注：これは、ビットキャストが許可されていることを除いて、 tensor()と同じです。

bit_casted_tensor

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

テンソルデータを、同じサイズでビット単位で指定されたdtypeTにキャストされたT Eigen::Tensorに返します。

ビットキャストの使用は、移動およびコピー操作に役立ちます。注：これは、ビットキャストが許可されていることを除いて、 tensor()と同じです。

データ

void * data() const 

dim_size

int64 dim_size(
  int d
) const 

テンソル形状の便利なアクセサ。

薄暗い

int dims() const 

テンソル形状の便利なアクセサ。

すべてのシェイプアクセサについては、 tensor_shape.hのTensorShapeの関連メソッドに関するコメントを参照してください。

dtype

DataType dtype() const 

データ型を返します。

平らな

TTypes< T >::Flat flat()

テンソルデータを、データ型と指定された形状のEigen::Tensorとして返します。

これらのメソッドを使用すると、選択したサイズとサイズでデータにアクセスできます。それらを呼び出すためにテンソルの次元数を知る必要はありません。ただし、タイプが一致し、要求されたディメンションがテンソルと同じ数の要素を持つCHECK Eigen::Tensorを作成することを確認します。

例：

  
    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 

flat_inner_dims

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

データをNDIMSディメンションを持つEigen::Tensorとして返し、最後のNDIMS-1を除くすべてのTensorディメンションを結果の最初のディメンションに折りたたみます。

NDIMS> dims （）の場合、サイズ1の先行次元が追加され、出力ランクがNDIMSになります。

flat_inner_dims

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

flat_inner_outer_dims

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

データをNDIMS次元のEigen::Tensorとして返し、最初の'begin' Tensor次元を結果の最初の次元に、最後のdims （） -'begin'-NDIMSのTensor次元を結果の最後の次元に折りたたみます。結果。

'begin' <0の場合、|'begin' |サイズ1の主要寸法が追加されます。 'begin' + NDIMS> dims （）の場合、'begin' + NDIMS --dims （）サイズ1の末尾の次元が追加されます。

flat_inner_outer_dims

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

flat_outer_dims

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

データをNDIMSディメンションを持つEigen::Tensorとして返し、最初のNDIMS-1を除くすべてのTensorディメンションを結果の最後のディメンションに折りたたみます。

NDIMS> dims （）の場合、サイズ1の末尾の次元が追加され、出力ランクがNDIMSになります。

flat_outer_dims

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

マトリックス

TTypes< T >::Matrix matrix()

マトリックス

TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const 

演算子=

Tensor & operator=(
  const Tensor & other
)

演算子を割り当てます。このテンソルは、他の基盤となるストレージを共有します。

演算子=

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

ムーブ演算子。詳細については、移動コンストラクターを参照してください。

reinterpret_last_dimension

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

テンソルデータをEigen::Tensorに返し、最後の次元要素をより大きなタイプの単一要素に変換します。

たとえば、これはNCHW_VECT_Cint8テンソルをNCHWint32テンソルとして扱うことができるカーネルに役立ちます。 sizeof（T）は、元の要素タイプのサイズ*元の最後の次元のnum要素と同じである必要があります。 NDIMSは、元の次元数より1少ない数である必要があります。

reinterpret_last_dimension

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

テンソルデータをEigen::Tensorに返し、最後の次元要素をより大きなタイプの単一要素に変換します。

たとえば、これはNCHW_VECT_Cint8テンソルをNCHWint32テンソルとして扱うことができるカーネルに役立ちます。 sizeof（T）は、元の要素タイプのサイズ*元の最後の次元のnum要素と同じである必要があります。 NDIMSは、元の次元数より1少ない数である必要があります。

スカラー

TTypes< T >::Scalar scalar()

Tensorデータを固定サイズのTensorMapとして返します1： TensorMap > TensorMap > 。

scalar()を使用すると、コンパイル時にテンソルのサイズがわかっているため、コンパイラーは最適化を実行できます。

スカラー

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const 

形

const TensorShape & shape() const 

テンソルの形状を返します。

形

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

形

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

テンソル

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

テンソル

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

tensor_data

StringPiece tensor_data() const 

現在のテンソルのバッファをマッピングするStringPieceを返します。

返されたStringPieceは、CPUが直接アドレス指定できないデバイス上のメモリ位置を指している可能性があります。

注：基になるテンソルバッファーは再カウントされるため、 StringPieceによってマップされたコンテンツの有効期間はバッファーの有効期間と一致します。呼び出し元は、 StringPieceがまだ使用されている間、バッファーが破棄されないように調整する必要があります。

必要条件： DataTypeCanUseMemcpy(dtype()) 。

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedConstFlat unaligned_flat() const 

unaligned_shape

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

unaligned_shape

l10n-placeholder89

vec

l10n-placeholder90

テンソルデータを、このテンソルのタイプとサイズを持つEigen::Tensorとして返します。

これらのメソッドは、Tensorのデータ型と次元数がわかっていて、Eigen::TensorがTensorサイズに自動的にサイズ変更されるようにする場合に使用します。タイプまたはサイズのいずれかが一致しない場合、実装チェックは失敗します。

例：

l10n-placeholder91

l10n-placeholder92

上記のすべてのメソッドのConstバージョン。

〜テンソル

l10n-placeholder93