TType

Antarmuka umum untuk semua tensor yang diketik.

Tensor yang diketik membungkus RawTensor dengan memetakan memori aslinya ke ruang data n-dimensi yang memungkinkan akses I/O langsung dari JVM.

Subantarmuka TType disebarkan sebagai parameter generik ke berbagai entitas TensorFlow untuk mengidentifikasi jenis tensor yang dibawanya. Misalnya, Operand<TFloat32> adalah operan yang menghasilkan tensor floating point 32-bit. Parameter ini memastikan kompatibilitas tipe antara operan komputasi pada waktu kompilasi. Misalnya:

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
 

Meskipun semua tensor yang diketik mengimplementasikan NdArray untuk menyediakan akses ke datanya, TType sengaja tidak memperluas langsung dari antarmuka ini, karena alasan berikut:

• Penerapan NdArray pada tingkat ini hanya dapat mengekspos pengakses bertipe kotak, yang kinerjanya lebih rendah dibandingkan primitifnya, hanya diekspos oleh subantarmuka NdArray (misalnya FloatNdArray ).
• TType perlu membawa parameter generik baru untuk mengetik NdArray , yang akan meningkatkan verbositas dalam tanda tangan metode apa pun yang menerima atau mengembalikan instance antarmuka ini, yang merupakan hal yang sangat umum.

Oleh karena itu, memaksa pengguna untuk memasukkan referensi TType dalam tipe tensor konkret sebelum mengakses datanya menjamin kinerja yang lebih baik dan meningkatkan keterbacaan.