張量 (pytorch_android 1.9.0 API)

java.lang.Object
- org.pytorch.Tensor

```
public abstract class Tensor
extends java.lang.Object
```
張量的表示法。行為類似於 PyTorch 的張量物件。
大多數張量將建構為 Tensor.fromBlob(data, shape)，其中 data 可以是陣列或直接 Buffer（適當的子類別）。提供了輔助方法來正確配置緩衝區。
若要存取張量資料，請參閱 dtype()、shape() 和各種 getDataAs* 方法。
使用 data 作為陣列建構 Tensor 物件時，不會指定此資料是複製還是保留為參考，因此建議在建構後不要修改它。作為 Buffer 傳遞的 data 不會被複製，因此可以在 Module 呼叫之間修改它，以避免重新配置。從 Tensor 物件擷取的資料可能會被複製，也可能是對 Tensor 內部資料緩衝區的參考。shape 一律會被複製。

方法摘要

所有方法靜態方法實例方法抽象方法具體方法
修飾詞和類型	方法和說明
`static java.nio.ByteBuffer`	`allocateByteBuffer(int numElements)` 配置一個具有指定容量的新直接 `ByteBuffer`，其具有原生位元組順序，可用於 `fromBlob(ByteBuffer, long[])`、`fromBlobUnsigned(ByteBuffer, long[])`。
`static java.nio.DoubleBuffer`	`allocateDoubleBuffer(int numElements)` 配置一個具有指定容量的新直接 `DoubleBuffer`，其具有原生位元組順序，可用於 `fromBlob(DoubleBuffer, long[])`。
`static java.nio.FloatBuffer`	`allocateFloatBuffer(int numElements)` 配置一個具有指定容量的新直接 `FloatBuffer`，其具有原生位元組順序，可用於 `fromBlob(FloatBuffer, long[])`。
`static java.nio.IntBuffer`	`allocateIntBuffer(int numElements)` 配置一個具有指定容量的新直接 `IntBuffer`，其具有原生位元組順序，可用於 `fromBlob(IntBuffer, long[])`。
`static java.nio.LongBuffer`	`allocateLongBuffer(int numElements)` 配置一個具有指定容量的新直接 `LongBuffer`，其具有原生位元組順序，可用於 `fromBlob(LongBuffer, long[])`。
`abstract DType`	`dtype()`
`static Tensor`	`fromBlob(byte[] data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(byte[] data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int8，具有指定的形狀和資料作為位元組陣列。
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.ByteBuffer data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.ByteBuffer data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int8，具有指定的形狀和資料。
`static Tensor`	`fromBlob(double[] data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(double[] data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float64，具有指定的形狀和資料作為雙精度浮點數陣列。
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.DoubleBuffer data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.DoubleBuffer data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float64，具有指定的形狀和資料。
`static Tensor`	`fromBlob(float[] data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(float[] data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float32，具有指定的形狀和資料作為浮點數陣列。
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.FloatBuffer data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.FloatBuffer data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float32，具有指定的形狀和資料。
`static Tensor`	`fromBlob(int[] data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(int[] data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int32，具有指定的形狀和資料作為整數陣列。
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.IntBuffer data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.IntBuffer data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int32，具有指定的形狀和資料。
`static Tensor`	`fromBlob(long[] data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(long[] data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int64，具有指定的形狀和資料作為長整數陣列。
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.LongBuffer data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlob(java.nio.LongBuffer data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int64，具有指定的形狀和資料。
`static Tensor`	`fromBlobUnsigned(byte[] data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlobUnsigned(byte[] data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.uint8，具有指定的形狀和資料作為位元組陣列。
`static Tensor`	`fromBlobUnsigned(java.nio.ByteBuffer data, long[] shape)`
`static Tensor`	`fromBlobUnsigned(java.nio.ByteBuffer data, long[] shape, MemoryFormat memoryFormat)` 建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.uint8，具有指定的形狀和資料。
`byte[]`	`getDataAsByteArray()`
`double[]`	`getDataAsDoubleArray()`
`float[]`	`getDataAsFloatArray()`
`int[]`	`getDataAsIntArray()`
`long[]`	`getDataAsLongArray()`
`byte[]`	`getDataAsUnsignedByteArray()`
`MemoryFormat`	`memoryFormat()` 傳回此張量的記憶體格式。
`long`	`numel()` 傳回此張量中的元素數。
`static long`	`numel(long[] shape)` 計算具有指定形狀的張量中的元素數。
`long[]`	`shape()` 傳回此張量的形狀。

從類別 java.lang.Object 繼承的方法
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

- 方法詳細資訊
  - allocateByteBuffer
```
public static java.nio.ByteBuffer allocateByteBuffer(int numElements)
```
    配置一個具有指定容量的新直接 ByteBuffer，其具有原生位元組順序，可用於 fromBlob(ByteBuffer, long[])、fromBlobUnsigned(ByteBuffer, long[])。
    
    參數
    
    numElements - 結果緩衝區的容量（元素數）。
  - allocateIntBuffer
```
public static java.nio.IntBuffer allocateIntBuffer(int numElements)
```
    配置一個具有指定容量的新直接 IntBuffer，其具有原生位元組順序，可用於 fromBlob(IntBuffer, long[])。
    
    參數
    
    numElements - 結果緩衝區的容量（元素數）。
  - allocateFloatBuffer
```
public static java.nio.FloatBuffer allocateFloatBuffer(int numElements)
```
    配置一個具有指定容量的新直接 FloatBuffer，其具有原生位元組順序，可用於 fromBlob(FloatBuffer, long[])。
    
    參數
    
    numElements - 結果緩衝區的容量（元素數）。
  - allocateLongBuffer
```
public static java.nio.LongBuffer allocateLongBuffer(int numElements)
```
    配置一個具有指定容量的新直接 LongBuffer，其具有原生位元組順序，可用於 fromBlob(LongBuffer, long[])。
    
    參數
    
    numElements - 結果緩衝區的容量（元素數）。
  - allocateDoubleBuffer
```
public static java.nio.DoubleBuffer allocateDoubleBuffer(int numElements)
```
    配置一個具有指定容量的新直接 DoubleBuffer，其具有原生位元組順序，可用於 fromBlob(DoubleBuffer, long[])。
    
    參數
    
    numElements - 結果緩衝區的容量（元素數）。
  - fromBlobUnsigned
```
public static Tensor fromBlobUnsigned(byte[] data,
                                      long[] shape,
                                      MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.uint8，具有指定的形狀和資料作為位元組陣列。
    
    參數
    
    data - 張量元素
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlobUnsigned
```
public static Tensor fromBlobUnsigned(byte[] data,
                                      long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(byte[] data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int8，具有指定的形狀和資料作為位元組陣列。
    
    參數
    
    data - 張量元素
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(byte[] data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(int[] data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int32，具有指定的形狀和資料作為整數陣列。
    
    參數
    
    data - 張量元素
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(int[] data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(float[] data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float32，具有指定的形狀和資料作為浮點數陣列。
    
    參數
    
    data - 張量元素
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(float[] data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(long[] data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int64，具有指定的形狀和資料作為長整數陣列。
    
    參數
    
    data - 張量元素
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(long[] data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(double[] data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float64，具有指定的形狀和資料作為雙精度浮點數陣列。
    
    參數
    
    shape - 張量形狀
    
    data - 張量元素
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(double[] data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlobUnsigned
```
public static Tensor fromBlobUnsigned(java.nio.ByteBuffer data,
                                      long[] shape,
                                      MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.uint8，具有指定的形狀和資料。
    
    參數
    
    data - 具有原生位元組順序的直接緩衝區，其中包含 Tensor.numel(shape) 個元素。緩衝區直接使用，不進行複製，其內容的更改將更改張量。
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlobUnsigned
```
public static Tensor fromBlobUnsigned(java.nio.ByteBuffer data,
                                      long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.ByteBuffer data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int8，具有指定的形狀和資料。
    
    參數
    
    data - 具有原生位元組順序的直接緩衝區，其中包含 Tensor.numel(shape) 個元素。緩衝區直接使用，不進行複製，其內容的更改將更改張量。
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.ByteBuffer data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.IntBuffer data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int32，具有指定的形狀和資料。
    
    參數
    
    data - 具有原生位元組順序的直接緩衝區，其中包含 Tensor.numel(shape) 個元素。緩衝區直接使用，不進行複製，其內容的更改將更改張量。
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.IntBuffer data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.FloatBuffer data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float32，具有指定的形狀和資料。
    
    參數
    
    data - 具有原生位元組順序的直接緩衝區，其中包含 Tensor.numel(shape) 個元素。緩衝區直接使用，不進行複製，其內容的更改將更改張量。
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.FloatBuffer data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.LongBuffer data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.int64，具有指定的形狀和資料。
    
    參數
    
    data - 具有原生位元組順序的直接緩衝區，其中包含 Tensor.numel(shape) 個元素。緩衝區直接使用，不進行複製，其內容的更改將更改張量。
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.LongBuffer data,
                              long[] shape)
```
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.DoubleBuffer data,
                              long[] shape,
                              MemoryFormat memoryFormat)
```
    建立一個新的 Tensor 實例，其 dtype 為 torch.float64，具有指定的形狀和資料。
    
    參數
    
    data - 具有原生位元組順序的直接緩衝區，其中包含 Tensor.numel(shape) 個元素。緩衝區直接使用，不進行複製，其內容的更改將更改張量。
    
    shape - 張量形狀
  - fromBlob
```
public static Tensor fromBlob(java.nio.DoubleBuffer data,
                              long[] shape)
```
  - numel
```
public long numel()
```
    傳回此張量中的元素數。
  - numel
```
public static long numel(long[] shape)
```
    計算具有指定形狀的張量中的元素數。
  - shape
```
public long[] shape()
```
    傳回此張量的形狀。（陣列是新的副本。）
  - memoryFormat
```
public MemoryFormat memoryFormat()
```
    傳回此張量的記憶體格式。
  - dtype
```
public abstract DType dtype()
```
    傳回
    
    此張量的資料類型。
  - getDataAsByteArray
```
public byte[] getDataAsByteArray()
```
    傳回
    
    一個包含張量資料的 Java 位元組陣列。這可能是副本或參考。
    
    擲回
    
    java.lang.IllegalStateException - 如果是針對非 int8 張量呼叫的。
  - getDataAsUnsignedByteArray
```
public byte[] getDataAsUnsignedByteArray()
```
    傳回
    
    一個包含張量資料的 Java 位元組陣列。這可能是副本或參考。
    
    擲回
    
    java.lang.IllegalStateException - 如果是針對非 uint8 張量呼叫的。
  - getDataAsIntArray
```
public int[] getDataAsIntArray()
```
    傳回
    
    一個包含張量資料的 Java 整數陣列。這可能是副本或參考。
    
    擲回
    
    java.lang.IllegalStateException - 如果是針對非 int32 張量呼叫的。
  - getDataAsFloatArray
```
public float[] getDataAsFloatArray()
```
    傳回
    
    一個包含張量資料的 Java 浮點數陣列。這可能是副本或參考。
    
    擲回
    
    java.lang.IllegalStateException - 如果是針對非 float32 張量呼叫的。
  - getDataAsLongArray
```
public long[] getDataAsLongArray()
```
    傳回
    
    一個包含張量資料的 Java 長整數陣列。這可能是副本或參考。
    
    擲回
    
    java.lang.IllegalStateException - 如果是針對非 int64 張量呼叫的。
  - getDataAsDoubleArray
```
public double[] getDataAsDoubleArray()
```
    傳回
    
    一個包含張量資料的 Java 雙精度浮點數陣列。這可能是副本或參考。
    
    擲回
    
    java.lang.IllegalStateException - 如果是針對非 float64 張量呼叫的。

類別 Tensor

方法摘要

從類別 java.lang.Object 繼承的方法

方法詳細資訊

allocateByteBuffer

allocateIntBuffer

allocateFloatBuffer

allocateLongBuffer

allocateDoubleBuffer

fromBlobUnsigned

fromBlobUnsigned

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlobUnsigned

fromBlobUnsigned

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

fromBlob

numel

numel

shape

memoryFormat

dtype

getDataAsByteArray

getDataAsUnsignedByteArray

getDataAsIntArray

getDataAsFloatArray

getDataAsLongArray

getDataAsDoubleArray