utils/tensor

Tensor处理辅助模块。

这些函数和类仅用于内部，意味着最终用户不需要访问此处。

• utils/tensor
  • 静态
    • .Tensor
      • new Tensor(...args)
      • .dims : Array.<number>
      • .type : 数据类型
      • .data : 数据数组
      • .size : 数字
      • .Symbol.iterator() ⇒ 迭代器
      • ._getitem(index) ⇒ 张量
      • .indexOf(item) ⇒ 数字
      • ._subarray(index, iterSize, iterDims) ⇒ 张量
      • .item() ⇒ 数字 | 大整数
      • .tolist() ⇒ 数组
      • .sigmoid() ⇒ 张量
      • .sigmoid_() ⇒ 张量
      • .mul(val) ⇒ 张量
      • .mul_(val) ⇒ 张量
      • .add(val) ⇒ 张量
      • .add_(val) ⇒ 张量
      • .permute(...dims) ⇒ 张量
      • .sum([dim], keepdim) ⇒
      • .norm([p], [dim], [keepdim]) ⇒ 张量
      • .normalize_([p], [dim]) ⇒ 张量
      • .normalize([p], [dim]) ⇒ 张量
      • .stride() ⇒ 数组.<数字>
      • .squeeze([dim]) ⇒
      • .squeeze_()
      • .unsqueeze(dim) ⇒
      • .unsqueeze_()
      • .flatten_()
      • .flatten(start_dim, end_dim) ⇒
      • .view(...dims) ⇒ 张量
      • .clamp_()
      • .clamp(min, max) ⇒
      • .round_()
      • .round() ⇒
      • .to(type) ⇒ 张量
    • .permute(tensor, axes) ⇒ 张量
    • .interpolate(input, size, mode, align_corners) ⇒ 张量
    • .mean_pooling(last_hidden_state, attention_mask) ⇒ 张量
    • .layer_norm(input, normalized_shape, options) ⇒ 张量
    • .cat(tensors, dim) ⇒ 张量
    • .stack(tensors, dim) ⇒ 张量
    • .std_mean(input, dim, correction, keepdim) ⇒ 数组.<张量>
    • .mean(input, dim, keepdim) ⇒
    • .dynamicTimeWarping(matrix) ⇒ 数组.<数组<数字>>
    • .ones(size)
    • .ones_like(tensor) ⇒
    • .quantize_embeddings(tensor, precision) ⇒ 张量
  • 内部
    • ~args[0] : 数据类型
    • ~args[1] : *
    • ~reshape(data, dimensions) ⇒ *
      • ~reshapedArray : 任意
    • ~DataArray : *
    • ~NestArray : *

utils/tensor.Tensor

类型：utils/tensor的静态类

• .Tensor
  • new Tensor(...args)
  • .dims : Array.<number>
  • .type : 数据类型
  • .data : 数据数组
  • .size : 数字
  • .Symbol.iterator() ⇒ 迭代器
  • ._getitem(index) ⇒ 张量
  • .indexOf(item) ⇒ 数字
  • ._subarray(index, iterSize, iterDims) ⇒ 张量
  • .item() ⇒ 数字 | 大整数
  • .tolist() ⇒ 数组
  • .sigmoid() ⇒ 张量
  • .sigmoid_() ⇒ 张量
  • .mul(val) ⇒ 张量
  • .mul_(val) ⇒ 张量
  • .add(val) ⇒ 张量
  • .add_(val) ⇒ 张量
  • .permute(...dims) ⇒ 张量
  • .sum([dim], keepdim) ⇒
  • .norm([p], [dim], [keepdim]) ⇒ 张量
  • .normalize_([p], [dim]) ⇒ 张量
  • .normalize([p], [dim]) ⇒ 张量
  • .stride() ⇒ 数组.<数字>
  • .squeeze([dim]) ⇒
  • .squeeze_()
  • .unsqueeze(dim) ⇒
  • .unsqueeze_()
  • .flatten_()
  • .flatten(start_dim, end_dim) ⇒
  • .view(...dims) ⇒ 张量
  • .clamp_()
  • .clamp(min, max) ⇒
  • .round_()
  • .round() ⇒
  • .to(type) ⇒ 张量

new Tensor(...args)

创建一个新的张量或复制现有的张量。

tensor.dims : <code> Array. < number > </code>

张量的维度。

类型：Tensor的实例属性

tensor.type : <code> DataType </code>

张量的数据类型。

类型：Tensor的实例属性

tensor.data : <code> DataArray </code>

张量中存储的数据。

类型：Tensor的实例属性

tensor.size : <code> number </code>

张量中元素的数量。

类型：Tensor的实例属性

tensor.Symbol.iterator() ⇒ <code> Iterator </code>

返回一个迭代器对象，以行主序迭代张量数据。如果张量有多个维度，则迭代器将产生子数组。

类型: Tensor 实例方法
返回: Iterator - 以行主序迭代张量数据的迭代器对象。

tensor._getitem(index) ⇒ <code> Tensor </code>

在 Tensor 对象中索引。

类型: Tensor 实例方法
返回: Tensor - 指定索引处的数据。

tensor.indexOf(item) ⇒ <code> number </code>

类型: Tensor 实例方法
返回值: number - 在张量数据中找到的第一个出现 item 的索引。

tensor._subarray(index, iterSize, iterDims) ⇒ <code> Tensor </code>

类型: Tensor 实例方法

tensor.item() ⇒ <code> number </code> | <code> bigint </code>

返回此张量的值作为一个标准的 JavaScript Number。这只适用于只有一个元素的张量。对于其他情况，请参阅 Tensor.tolist()。

类型: Tensor 实例方法
返回值: number | bigint - 此张量的值作为一个标准的 JavaScript Number。
抛出异常:

• Error 如果张量包含多个元素。

将张量数据转换为 n 维 JS 列表

类型: Tensor 实例方法

返回一个新张量，应用 sigmoid 函数到每个元素。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 应用 sigmoid 函数后的张量。

就地应用 sigmoid 函数到张量。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 返回 this。

返回一个新张量，其中每个元素都乘以一个常数。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 新张量。

tensor.mul_(val) ⇒ <code> Tensor </code>

就地乘以常数的张量。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 返回 this。

tensor.add(val) ⇒ <code> Tensor </code>

返回每个元素加常数的新的Tensor。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 新张量。

tensor.add_(val) ⇒ <code> Tensor </code>

就地加常数的张量。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 返回 this。

tensor.permute(...dims) ⇒ <code> Tensor </code>

根据提供的维度返回一个置换版本的Tensor。

类型: Tensor 实例方法
返回: Tensor - 置换的tensor。

tensor.sum([dim], keepdim) ⇒

返回输入张量在给定维度dim上的每行的总和。

类型: Tensor 实例方法
返回: 求和后的张量

tensor.norm([p], [dim], [keepdim]) ⇒ <code> Tensor </code>

返回给定张量的矩阵范数或向量范数。

类型: Tensor 实例方法
返回: Tensor - 张量的范数。

tensor.normalize_([p], [dim]) ⇒ <code> Tensor </code>

按照指定维度对输入执行L_p规范化。原地操作。

类型: Tensor 实例方法
返回: Tensor - this 用于操作链。

tensor.normalize([p], [dim]) ⇒ <code> Tensor </code>

在指定的维度上执行输入的 L_p 归一化。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Tensor - 归一化后的张量。

tensor.stride() ⇒ <code> Array.< number > </code>

计算并返回此张量的步长。步长是从一个元素跳到下一个元素所需的跳跃。

类型: Tensor 实例方法
返回值: Array.<number> - 此张量的步长。

tensor.squeeze([dim]) ⇒

返回一个去掉所有指定维度大小为 1 的输入的张量。

注意：返回的张量与输入张量共享存储，因此修改一个的任何内容将改变另一个的内容。如果您想要一个副本，请在压缩之前使用 tensor.clone()。

类型: Tensor 实例方法
返回值：压缩后的张量

tensor.squeeze_()

此函数为 @see Tensor.squeeze 的就地版本

类型: Tensor 实例方法

tensor.unsqueeze(dim) ⇒

返回一个新张量，在指定位置插入大小为1的维度。

注意：返回的张量与此张量共享相同的底层数据。

类型: Tensor 实例方法
返回：未挤压的张量

tensor.unsqueeze_()

此函数为 @see Tensor.unsqueeze 的就地版本

类型: Tensor 实例方法

tensor.flatten_()

此函数为 @see Tensor.flatten 的就地版本

类型: Tensor 实例方法

tensor.flatten(start_dim, end_dim) ⇒

通过重新整形为的一维张量来展平输入。如果传递了start_dim或end_dim，则只展平从start_dim开始的维度和以end_dim结束的维度。输入元素的顺序保持不变。

类型: Tensor 实例方法
返回：展开的张量。

tensor.view(...dims) ⇒ <code> Tensor </code>

返回一个新的与当前tensor具有相同数据但不同形状的tensor。

类型: Tensor 实例方法
返回: Tensor - 与当前tensor具有相同数据但不同形状的tensor

tensor.clamp_()

与@see Tensor.clamp的in-place版本

类型: Tensor 实例方法

tensor.clamp(min, max) ⇒

将输入中的所有元素限制在范围 [min, max] 内

类型: Tensor 实例方法
返回值：输出张量。

tensor.round_()

与 @see Tensor.round 的 in-place 版本

类型: Tensor 实例方法

tensor.round() ⇒

将输入中的元素四舍五入到最接近的整数。

类型: Tensor 实例方法
返回值：输出张量。

tensor.to(type) ⇒ <code> Tensor </code>

执行张量数据类型转换。

类型: Tensor 实例方法
返回值：Tensor - 转换后的张量。

utils/tensor.permute(tensor, axes) ⇒ <code> Tensor </code>

根据提供的轴重新排列张量。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回: Tensor - 置换的tensor。

utils/tensor.interpolate(input, size, mode, align_corners) ⇒ <code> Tensor </code>

将 Tensor 插值到给定的尺寸。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回：Tensor - 插值后的张量。

utils/tensor.mean_pooling(last_hidden_state, attention_mask) ⇒ <code> Tensor </code>

执行最后一个隐藏状态的均值池化并跟随一个归一化步骤。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回：Tensor - 返回一个新 Tensor，形状为 [batchSize, embedDim]。

utils/tensor.layer_norm(input, normalized_shape, options) ⇒ <code> Tensor </code>

对最后一定数量的维度应用层归一化。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回值: Tensor - 归一化后的张量。

utils/tensor.cat(tensors, dim) ⇒ <code> Tensor </code>

沿指定维度连接张量数组。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回值: Tensor - 连接后的张量。

utils/tensor.stack(tensors, dim) ⇒ <code> Tensor </code>

沿指定维度堆叠张量数组。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回值: Tensor - 堆叠的张量。

utils/tensor.std_mean(input, dim, correction, keepdim) ⇒ <code> 数组. < 张量 > </code>

计算指定维度的标准差和均值。dim可以是一个维度或者null以在所有维度上降低。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回: 数组.<张量> - 一个包含(std, mean)张量的元组。

utils/tensor.mean(input, dim, keepdim) ⇒

返回输入张量中每个行在给定维度dim上的均值。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回: 沿指定维度取均值的新张量。

utils/tensor.dynamicTimeWarping(matrix) ⇒ <code> 数组. < 数组 < number > > </code>

测量两个时间序列之间的相似性（例如，输入音频和输出标记以生成按标记级时间戳的输出标记）。

类型： utils/tensor 的静态方法

utils/tensor.ones(size)

返回一个填充了标量值1的张量，其形状由变量参数size定义。

类型： utils/tensor 的静态方法

utils/tensor.ones_like(tensor) ⇒

返回一个填充了标量值1的张量，其大小与输入相同。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回：标量张量

utils/tensor.quantize_embeddings(tensor, precision) ⇒ <code> Tensor </code>

将嵌入张量二值化或无符号二值精度量化。

类型： utils/tensor 的静态方法
返回: Tensor - 量化张量

utils/tensor~args[0] : <code> 数据类型 </code>

类型： utils/tensor 的内部属性

utils/tensor~args[1] : <code> * </code>

类型： utils/tensor 的内部属性

utils/tensor~reshape(data, dimensions) ⇒ <code> * </code>

按照提供的维度将一维数组重塑为n维数组。

类型： utils/tensor 的内部方法
返回： * - 重塑后的数组。

示例

reshape([10                    ], [1      ]); // Type: number[]      Value: [10]
  reshape([1, 2, 3, 4            ], [2, 2   ]); // Type: number[][]    Value: [[1, 2], [3, 4]]
  reshape([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [2, 2, 2]); // Type: number[][][]  Value: [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
  reshape([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 2   ]); // Type: number[][]    Value: [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

reshape~reshapedArray : <code> any </code>

类型： reshape 的内部属性

utils/tensor~DataArray : <code> * </code>

类型：模块 utils/tensor 的内部自类型定义

utils/tensor~NestArray : <code> * </code>

这创建了一个给定类型和深度的嵌套数组（详见示例）。

类型：模块 utils/tensor 的内部自类型定义
示例

NestArray<string, 1>; // string[]

示例

NestArray<number, 2>; // number[][]

示例

NestArray<string, 3>; // string[][][] etc.