介面 TensorConstructor

型別 TensorConstructor 定義了用於建立 CPU 張量例項的 'Tensor' 建構函式。

interface TensorConstructor {
    new TensorConstructornew (type, data, dims?): TypedTensor<"string">;
    new TensorConstructornew (type, data, dims?): TypedTensor<"bool">;
    new TensorConstructornew (type, data, dims?): TypedTensor<"uint8">;
    new TensorConstructornew <T>(type, data, dims?): TypedTensor<T>;
    new TensorConstructornew <T>(type, data, dims?): TypedTensor<T>;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"float32">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"int8">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"uint8">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"uint8">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"uint16">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"int16">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"int32">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"int64">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"string">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"bool">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"float64">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"uint32">;
    new TensorConstructornew (data, dims?): TypedTensor<"uint64">;
    new TensorConstructornew (type, data, dims?): Tensor;
    new TensorConstructornew (data, dims?): Tensor;
    fromGpuBuffer<T>(buffer, options): TypedTensor<T>;
    fromImage(imageData, options?): Promise<TypedTensor<"float32"> | TypedTensor<"uint8">>;
    fromImage(imageElement, options?): Promise<TypedTensor<"float32"> | TypedTensor<"uint8">>;
    fromImage(urlSource, options?): Promise<TypedTensor<"float32"> | TypedTensor<"uint8">>;
    fromImage(bitmap, options): Promise<TypedTensor<"float32"> | TypedTensor<"uint8">>;
    fromMLTensor<T>(tensor, options): TypedTensor<T>;
    fromPinnedBuffer<T>(type, buffer, dims?): TypedTensor<T>;
    fromTexture<T>(texture, options): TypedTensor<"float32">;
}

繼承層級 (檢視完整)

建構函式

constructor

方法

fromGpuBuffer fromImage fromMLTensor fromPinnedBuffer fromTexture

建構函式

constructor

  • new TensorConstructor(type, data, dims?): TypedTensor<"string">

  • 從給定型別、資料和維度構造一個新的字串張量物件。

    引數

    • type: "string"

      指定元素型別。

    • data: string[] | readonly string[]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"string">

  • new TensorConstructor(type, data, dims?): TypedTensor<"bool">

  • 從給定型別、資料和維度構造一個新的布林張量物件。

    引數

    • type: "bool"

      指定元素型別。

    • data: Uint8Array | readonly boolean[]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"bool">

  • new TensorConstructor(type, data, dims?): TypedTensor<"uint8">

  • 從 Uint8ClampedArray、資料和維度構造一個新的 uint8 張量物件。

    引數

    • type: "uint8"

      指定元素型別。

    • data: Uint8ClampedArray

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"uint8">

  • new TensorConstructor<T>(type, data, dims?): TypedTensor<T>

  • 從給定型別、資料和維度構造一個新的 64 位整數型別張量物件。

    型別引數

    • T extends "int64" | "uint64"

    引數

    • type: T

      指定元素型別。

    • data: readonly number[] | DataTypeMap[T] | readonly bigint[]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<T>

  • new TensorConstructor<T>(type, data, dims?): TypedTensor<T>

  • 從給定型別、資料和維度構造一個新的數值張量物件。

    型別引數

    • T extends "float32" | "uint8" | "int8" | "uint16" | "int16" | "int32" | "float16" | "float64" | "uint32" | "uint4" | "int4"

    引數

    • type: T

      指定元素型別。

    • data: readonly number[] | DataTypeMap[T]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<T>

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"float32">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 float32 張量物件。

    引數

    • data: Float32Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"float32">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"int8">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 int8 張量物件。

    引數

    • data: Int8Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"int8">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"uint8">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 uint8 張量物件。

    引數

    • data: Uint8Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"uint8">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"uint8">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 uint8 張量物件。

    引數

    • data: Uint8ClampedArray

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"uint8">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"uint16">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 uint16 張量物件。

    引數

    • data: Uint16Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"uint16">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"int16">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 int16 張量物件。

    引數

    • data: Int16Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"int16">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"int32">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 int32 張量物件。

    引數

    • data: Int32Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"int32">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"int64">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 int64 張量物件。

    引數

    • data: BigInt64Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"int64">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"string">

  • 從給定資料和維度構造一個新的字串張量物件。

    引數

    • data: readonly string[]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"string">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"bool">

  • 從給定資料和維度構造一個新的布林張量物件。

    引數

    • data: readonly boolean[]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"bool">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"float64">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 float64 張量物件。

    引數

    • data: Float64Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"float64">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"uint32">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 uint32 張量物件。

    引數

    • data: Uint32Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"uint32">

  • new TensorConstructor(data, dims?): TypedTensor<"uint64">

  • 從給定資料和維度構造一個新的 uint64 張量物件。

    引數

    • data: BigUint64Array

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<"uint64">

  • new TensorConstructor(type, data, dims?): Tensor

  • 從給定型別、資料和維度構造一個新的張量物件。

    引數

    • type: keyof DataTypeMap

      指定元素型別。

    • data: readonly string[] | readonly number[] | DataType | readonly boolean[] | readonly bigint[]

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 Tensor

  • new TensorConstructor(data, dims?): Tensor

  • 從給定資料和維度構造一個新的張量物件。

    引數

    • data: DataType

      指定 CPU 張量資料。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 Tensor

方法

fromGpuBuffer

  • fromGpuBuffer<T>(buffer, options): TypedTensor<T>

  • 從 WebGPU 緩衝區建立張量

    型別引數

    引數

    • buffer: GpuBufferTypeFallback

      用於建立張量的 GPUBuffer 物件

    • options: TensorFromGpuBufferOptions<T>

      一個可選物件，表示從 WebGPU 緩衝區建立張量的選項。

      選項包括以下屬性

      • dataType: 張量的資料型別。如果省略，則假定為 'float32'。
      • dims: 張量的維度。必填。
      • download: 一個可選函式，用於將張量資料從 GPU 下載到 CPU。如果省略，GPU 資料將無法下載。通常，此功能由 GPU 後端為推理輸出提供。使用者無需提供此函式。
      • dispose: 一個可選函式，用於處理 GPU 上的張量資料。如果省略，GPU 資料將不會被處理。通常，此功能由 GPU 後端為推理輸出提供。使用者無需提供此函式。

    返回 TypedTensor<T>

    一個張量物件

fromImage

fromMLTensor

  • fromMLTensor<T>(tensor, options): TypedTensor<T>

  • 從 WebNN MLTensor 建立張量

    型別引數

    引數

    • tensor: MLTensorTypeFallback

      用於建立張量的 MLTensor 物件

    • options: TensorFromMLTensorOptions<T>

      一個可選物件，表示從 WebNN MLTensor 建立張量的選項。

      選項包括以下屬性

      • dataType: 張量的資料型別。如果省略，則假定為 'float32'。
      • dims: 張量的維度。必填。
      • download: 一個可選函式，用於將張量資料從 MLTensor 下載到 CPU。如果省略，MLTensor 資料將無法下載。通常，此功能由 WebNN 後端為推理輸出提供。使用者無需提供此函式。
      • dispose: 一個可選函式，用於處理 WebNN MLTensor 上的張量資料。如果省略，MLTensor 將不會被處理。通常，此功能由 WebNN 後端為推理輸出提供。使用者無需提供此函式。

    返回 TypedTensor<T>

    一個張量物件

fromPinnedBuffer

  • fromPinnedBuffer<T>(type, buffer, dims?): TypedTensor<T>

  • 從預分配的緩衝區建立張量。該緩衝區將用作固定緩衝區。

    型別引數

    • T extends "float32" | "uint8" | "int8" | "uint16" | "int16" | "int32" | "int64" | "bool" | "float16" | "float64" | "uint32" | "uint64" | "uint4" | "int4"

    引數

    • type: T

      張量元素型別。

    • buffer: DataTypeMap[T]

      與型別對應的 TypedArray。

    • 可選 dims: readonly number[]

      指定張量的維度。如果省略，則假定為一維張量。

    返回 TypedTensor<T>

    一個張量物件

fromTexture

  • fromTexture<T>(texture, options): TypedTensor<"float32">

  • 從 WebGL 紋理建立張量

    型別引數

    • T extends "float32" = "float32"

    引數

    • texture: WebGLTexture

      用於建立張量的 WebGLTexture 物件

    • options: TensorFromTextureOptions<T>

      一個可選物件，表示從 WebGL 紋理建立張量的選項。

      選項包括以下屬性

      • width: 紋理的寬度。必填。
      • height: 紋理的高度。必填。
      • format: 紋理的格式。如果省略，則假定為 'RGBA'。
      • download: 一個可選函式，用於將張量資料從 GPU 下載到 CPU。如果省略，GPU 資料將無法下載。通常，此功能由 GPU 後端為推理輸出提供。使用者無需提供此函式。
      • dispose: 一個可選函式，用於處理 GPU 上的張量資料。如果省略，GPU 資料將不會被處理。通常，此功能由 GPU 後端為推理輸出提供。使用者無需提供此函式。

    返回 TypedTensor<"float32">

    一個張量物件

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