Tensor¶
class Tensor
Tensor是Paddle-Lite的数据组织形式,用于对底层数据进行封装并提供接口对数据进行操作,包括设置Shape、数据、LoD信息等。
注意:用户应使用CxxPredictor
或LightPredictor
的get_input
和get_output
接口获取输入/输出的Tensor
。
示例:
from paddlelite.lite import *
# 1. 设置CxxConfig
config = CxxConfig()
if args.model_file != '' and args.param_file != '':
config.set_model_file(args.model_file)
config.set_param_file(args.param_file)
else:
config.set_model_dir(args.model_dir)
places = [Place(TargetType.ARM, PrecisionType.FP32)]
config.set_valid_places(places)
# 2. 创建CxxPredictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
# 3. 设置输入数据
input_tensor = predictor.get_input(0)
input_tensor.resize([1, 3, 224, 224])
input_tensor.set_float_data([1.] * 3 * 224 * 224)
# 4. 运行模型
predictor.run()
# 5. 获取输出数据
output_tensor = predictor.get_output(0)
print(output_tensor.shape())
print(output_tensor.float_data()[:10])
float_data()
¶
获取Tensor的持有的float型数据。
示例:
output_tensor = predictor.get_output(0)
print(output_tensor.shape())
print(output_tensor.float_data()[:10])
参数:
None
返回:Tensor
持有的float型数据
返回类型:list
set_float_data(float_data)
¶
设置Tensor持有float数据。
示例:
input_tensor = predictor.get_input(0)
input_tensor.resize([1, 3, 224, 224])
input_tensor.set_float_data([1.] * 3 * 224 * 224)
参数:
float_data(list)
- 待设置的float型数据
返回:None
返回类型:None