TType

Interfaz común para todos los tensores escritos.

Los tensores escritos envuelven un RawTensor asignando su memoria nativa a un espacio de datos de n dimensiones, lo que permite el acceso directo de E/S desde la JVM.

Las subinterfaces de TType se propagan como un parámetro genérico a varias entidades de TensorFlow para identificar el tipo de tensor que transportan. Por ejemplo, un Operand<TFloat32> es un operando que genera un tensor de coma flotante de 32 bits. Este parámetro garantiza la compatibilidad de tipos entre operandos de un cálculo en tiempo de compilación. Por ejemplo:

Ops tf = Ops.create();

 Constant<TFloat32> c1 = tf.array(2.0f, 3.0f, 2.0f);
 Constant<TFloat32> c2 = tf.array(1.0f, 2.0f, 3.0f);
 Constant<TInt32> c3 = tf.array(2, 3, 2);

 tf.math.add(c1, c2);  // OK
 tf.math.add(c1, c3);  // Compilation failure
 

Incluso si todos los tensores tipificados implementan de alguna manera NdArray para proporcionar acceso a sus datos, TType deliberadamente no se extiende directamente desde esta interfaz, por las siguientes razones:

• La implementación de NdArray en este nivel solo podría exponer descriptores de acceso de tipo caja, que tienen menos rendimiento que su equivalente primitivo, solo expuestos por subinterfaces de NdArray (por ejemplo, FloatNdArray ).
• TType necesitaría llevar un nuevo parámetro genérico para escribir NdArray , lo que aumentará la verbosidad en la firma de cualquier método que acepte o devuelva una instancia de esta interfaz, lo cual es muy común.

Por lo tanto, obligar al usuario a convertir una referencia de TType en un tipo de tensor concreto antes de acceder a sus datos garantiza un mejor rendimiento y mejora la legibilidad.