get_input_tensors() 返回的列表的每个元素都与一个 DPU 运行器输入相对应。每个列表元素都具有若干个类属性,用法如下所示: inputTensors = dpu_runner.get_input_tensors() print(dir(inputTensors[0])这些属性中最实用的有 name、dims 和 dtype: for inputTensor in inputTensors: print(inputTensor.name)...
voidGetInputTensor(uint32_tinputIndex, _COM_Outptr_result_maybenull_ IMLOperatorTensor** tensor) 要求 要求 最低受支持的客户端Windows 10,版本 17763 支持的最低服务器版本具有桌面体验的 Windows Server 2019 页眉MLOperatorAuthor.h 备注 使用以下资源可获取有关 Windows ML 的帮助: ...
CompileTimeTensorDesc 构造函数 GetDataType GetFormat GetOriginFormat GetStorageFormat GetExpandDimsType SetDataType SetStorageFormat SetOriginFormat SetExpandDimsType ComputeNodeInfo 简介 构造函数 GetNodeType GetNodeName GetIrInputsNum GetInputsNum GetOutputsNum GetIrOutputsNum ...
info_cpu, data.data(), count, input_dims[i].data(), input_dims[i].size()); ort_inputs.push_back(std::move(tensor)); } for (auto i = 0; i < ort_inputs.size(); i++) { float* tensor_data = ort_inputs[i].GetTensorMutableData<float>(); auto info = ort_inputs[i].Ge...
output=tf.add(input1, input2) result=output.eval()printresult Tensorflow的计算必须要在一个Session的上下文中。Session会包含一个计算图,而这个图你添加的Tensors和Operations。当然,你在添加Tensor和Operation的时候,它们都不会立即进行计算,而是等到最后需要计算Session的结果的时候。当Tensorflow之后了计算图中的所...
GetInputShape 接口定义AippInputShape GetInputShape(); 功能介绍获取AIPP参数中的图片尺寸参数。 返回 类型 描述 AippInputSh……欲了解更多信息欢迎访问华为HarmonyOS开发者官网
完成了这一部分的学习,我才了解了tensorflow的意思。在tensorflow中,程序的逻辑可以表示成数据流图,图的节点是一组对tensor(向量或者矩阵)的操作,节点的输出仍是一组向量或者矩阵。在建立数据流图时,可以先给出数据,或者用变量表示输入数据,在第三步运行时再对变量进行赋值。
input:This parameter indicates the input tensor whose shape you want to know out_type= By default, it takestf.dtypes.int32value. This is an optional parameter and defines the output type. name:This parameter indicates the name of the operation. ...
我们设置w,b tensor的requires_grad属性为true。 import torch x = torch.ones(5) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True) b = torch.randn(3, requires_grad=True) z = torch.matmul(x, w)+b loss = torch.nn.functional.binary_...
input [ { name: "input" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1, 3 ] } ] output [ { name: "output" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1, 3 ] } ] instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU } ] parameters: { key: "FORCE_CPU_ONLY_INPUT_TENSORS" value: {string_value:"no"}} ...