# Tensor 张量

Tensor 是模型推理的输入输出类型，包含了数据信息，实现内容管理

## \_\_init\_\_

初始化 Tensor，并为 Tensor 分配内存

**接口形式1**

```python
def __init__(self, handle: Handle, data: np.arrat, own_sys_data=True)
```

**参数说明1**

- handle: sail.Handle

设备标识 Handle

- array_data: numpy.array

利用 numpy.array 类型初始化 Tensor，其数据类型可以是 np.float32，np.int8，np.uint8

- own_sys_data:bool

指示该 Tensor 是否拥有 system memory，如果为 False，则直接将数据复制到 device memory

**接口形式2**

```python
def __init__(self, handle: Handle, shape: tuple, dtype: Dtype, own_sys_data: bool, own_dev_data: bool)
```

**参数说明2**

- handle: sail.Handle 

设备标识 Handle

- shape: tuple

设置 Tensor 的 shape

- dtype: sail.Dtype

Tensor 的数据类型

- own_sys_data: bool

指示 Tensor 是否拥有 system memory

- own_dev_data: bool

指示 Tensor 是否拥有 device memory

## shape

获取 Tensor 的 shape

**接口形式:**

```python
def shape(self) -> list :
```

**返回值说明:**

- tensor_shape : list

返回Tensor的shape的列表。

## asnumpy

获取Tensor中系统内存的数据，返回numpy.array类型。

**接口形式:**
```python
def asnumpy(self) -> numpy.array

def asnumpy(self, shape: tuple) -> numpy.array
```

**参数说明:**

- shape: tuple

可对Tensor中的数据reshape，返回形状为shape的numpy.array

**返回值说明**

返回Tensor中系统内存的数据，返回类型为numpy.array。

## update_data

更新Tensor中系统内存的数据

**接口形式:**

```python
def update_data(self, data: numpy.array) -> None
```

**参数说明:**

- data: numpy.array

更新的数据，数据size不能超过Tensor的size，Tensor的shape将保持不变。

## scale_from

先对data按比例缩放，再将数据更新到Tensor的系统内存。

**接口形式:**

```python
def scale_from(self, data: numpy.array, scale: float32)->None
```

**参数说明:**

- data: numpy.array

对data进行scale，再将数据更新到Tensor的系统内存。

- scale: float32

等比例缩放时的尺度。

## scale_to

先对Tensor进行等比例缩放，再将数据返回到系统内存。

**接口形式:**

```python
def scale_to(self, scale: float32)->numpy.array

def scale_to(self, scale: float32, shape: tuple)->numpy.array
```

**参数说明:**

- scale: float32

等比例缩放时的尺度。

- shape: tuple

数据返回前可进行reshape，返回shape形状的数据。

**返回值说明:**

- data: numpy.array

将处理后的数据返回至系统内存，返回numpy.array

## reshape

对Tensor进行reshape

**接口形式:**

```python
def reshape(self, shape: list)->None
```

**参数说明:**

- shape: list

设置期望得到的新shape。

# own_sys_data

查询该Tensor是否拥有系统内存的数据指针。

**接口形式:**

```python
def own_sys_data(self)->bool
```

**返回值说明:**

- judge_ret: bool

如果拥有系统内存的数据指针则返回True，否则False。

## own_dev_data

查询该Tensor是否拥有设备内存的数据

**接口形式:**

```python
def own_dev_data(self)->bool
```

**返回值说明:**

- judge_ret : bool

如果拥有设备内存中的数据则返回True，否则False。

## sync_s2d

将Tensor中的数据从系统内存拷贝到设备内存。

**接口形式:**

```python
def sync_s2d(self)->None

def sync_s2d(self, size)->None
```

**参数说明:**

- size: int

将特定size字节的数据从系统内存拷贝到设备内存。

## sync_d2s

将Tensor中的数据从设备内存拷贝到系统内存。

**接口形式:**

```python
def sync_d2s(self)->None

def sync_d2s(self, size: int)->None
```

**参数说明:**

- size: int

将特定size字节的数据从设备内存拷贝到系统内存。