テンソルフロー::テンソル

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: 返されたテンソルは、形状によっては、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、アライメント要件のある特定のメソッド ( flat() 、 tensor() ) を呼び出す前に、返された tensor のアライメントをチェックする必要があります。

注: N 次元のテンソルが与えられると、このメソッドは同じく N 次元のテンソルを返します。サブテンソルを選択する場合は、「サブスライス」を参照してください。

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

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 次元のテンソルが与えられると、このメソッドは N-1 次元のテンソルを返します。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。返されるテンソルの N-1 次元は、入力テンソルの最後の N-1 次元です。

注: 返されたテンソルは、形状によっては、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、アライメント要件のある特定のメソッド ( flat() 、 tensor() ) を呼び出す前に、返された tensor のアライメントをチェックする必要があります。

必須: dims() >= 1 必須: 0 <= index < dim_size(0)

*thisの最初のmax_entries値を文字列にレンダリングします。

1 次元の 0 要素の float テンソルを作成します。

返されたTensor はスカラー (形状 {}) ではなく、空の 1 次元Tensor (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()が 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({}))

指定されたtypeとshapeのTensorを作成します。

LogMemory::IsEnabled() の場合、割り当ては不明なカーネルお​​よびステップからのものとして記録されます。 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/OpKernelContext assign_* 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。

基礎となるバッファはCPUAllocatorを使用して割り当てられます。

アロケーターaを使用して基礎となるバッファーを割り当て、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お​​よびステップからのものとして記録されます。 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/OpKernelContext assign_* 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。

aこのTensorの存続期間を超えて存続する必要があります。

アロケーターaと指定された "allocation_attr" を使用して、基になるバッファーを割り当てる、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/OpKernelContext assign_* 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。

aこのTensorの存続期間を超えて存続する必要があります。

入力データ型、形状、およびバッファ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。

指定されたデータ型の空のTensor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(
  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
)

 Tensor(
  Tensor && other
)

 Tensor(
  T *t
)=delete

size_t TotalBytes() const 

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

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

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

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

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

void * data() const 

int64 dim_size(
  int d
) const 

int dims() const 

DataType dtype() const 

TTypes< T >::Flat flat()

  
    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();

TTypes< T >::ConstFlat flat() const 

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

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

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

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

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

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

TTypes< T >::Matrix matrix()

TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const 

Tensor & operator=(
  const Tensor & other
)

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

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

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

TTypes< T >::Scalar scalar()

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const 

const TensorShape & shape() const 

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

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

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

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

StringPiece tensor_data() const 

TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()

TTypes< T >::UnalignedConstFlat unaligned_flat() const 

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

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

TTypes< T >::Vec vec()

  
    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.

TTypes< T >::ConstVec vec() const 

 ~Tensor()