Tensor API

用于神经网络计算的多维数据结构。

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构造函数

Tensor(context, shape, layout?)

创建新的未初始化张量。

const tensor = new Tensor(context, [1, 3, 28, 28]);

参数：

• context: GPUContext - GPU 上下文实例
• shape: TensorShape - 张量形状 [batch, channels, height, width]
• layout?: Layout - 内存布局（默认 'NCHW'）

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静态方法

fromArray(context, data, shape)

从 CPU 数组创建张量并上传到 GPU。

const data = new Float32Array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0]);
const tensor = Tensor.fromArray(context, data, [1, 4, 1, 1]);

参数：

• context: GPUContext - GPU 上下文
• data: Float32Array - 输入数据
• shape: TensorShape - 张量形状

返回： Promise<Tensor>

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实例方法

download()

将 GPU 数据读取回 CPU Float32Array。

const array = await tensor.download();
console.log(array); // Float32Array([1.0, 2.0, 3.0])

返回： Promise<Float32Array>

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reshape(newShape)

创建新形状的视图（零拷贝）。

const reshaped = tensor.reshape([1, 784]);

参数：

• newShape: TensorShape - 目标形状

返回： Tensor（新视图）

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flatten()

展平所有维度为一维。

const flat = tensor.flatten();

返回： Tensor

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convertLayout(targetLayout)

转换内存布局。

const nhwc = tensor.convertLayout('NHWC');

参数：

• targetLayout: Layout - 目标布局（'NCHW' 或 'NHWC'）

返回： Tensor

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destroy()

释放 GPU 内存。

tensor.destroy();

调用后张量不可再用。

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属性

shape

张量的形状。

const shape: TensorShape = tensor.shape;
// 例如：[1, 3, 28, 28]

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size

元素总数。

const size: number = tensor.size;
// 例如：2352（1 * 3 * 28 * 28）

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dimensions

维度数。

const dims: number = tensor.dimensions;
// 例如：4

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layout

内存布局。

const layout: Layout = tensor.layout;
// 'NCHW' 或 'NHWC'

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buffer

底层 GPU 缓冲区。

const buffer: GPUBuffer = tensor.buffer;

用于直接访问 GPU 资源。

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示例

创建和使用张量

// 1. 从数据创建
const input = Tensor.fromArray(context,
  new Float32Array([0.5, -1.0, 2.0, 0.0]),
  [1, 4, 1, 1]
);

// 2. 重塑形状
const reshaped = input.reshape([1, 2, 2, 1]);

// 3. 展平
const flat = input.flatten();

// 4. 获取数据
const result = await input.download();

// 5. 清理
input.destroy();

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内存管理

所有权模型

• 创建张量会分配 GPU 内存
• 必须在使用完毕后销毁
• 视图（reshape）共享底层内存

const input = new Tensor(context, [1, 3, 28, 28]);
const view = input.reshape([1, 2352]);

view.destroy();  // 仅销毁视图
input.destroy(); // 释放实际内存

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相关资源

• 张量指南 - 详细使用说明
• 内存布局 - NCHW vs NHWC
• GPUContext API - 资源管理