TType

Wspólny interfejs dla wszystkich wpisanych tensorów.

RawTensor tensory RawTensor , mapując ich pamięć natywną do n-wymiarowej przestrzeni danych, umożliwiając bezpośredni dostęp we / wy z JVM.

Podinterfejsy typu TType są propagowane jako parametr ogólny do różnych jednostek TensorFlow w celu zidentyfikowania typu przenoszonego przez nie tensora. Na przykład Operand<TFloat32> jest operandem, który generuje 32-bitowy tensor zmiennoprzecinkowy. Ten parametr zapewnia zgodność typu między operandami obliczenia w czasie kompilacji. Na przykład:

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
 

Nawet jeśli wszystkie typowane tensory implementują w jakiś sposób NdArray aby zapewnić dostęp do swoich danych, TType celowo nie rozszerza się bezpośrednio z tego interfejsu z następujących powodów:

• Zaimplementowanie NdArray na tym poziomie mogłoby ujawnić tylko akcesory typu pudełkowego, które są mniej wydajne niż ich pierwotne odpowiedniki, a jedynie ujawnione przez NdArray (np. FloatNdArray ).
• TType musiałoby zawierać nowy ogólny parametr do wpisywania NdArray , który zwiększy szczegółowość w podpisie dowolnej metody akceptującej lub zwracającej instancję tego interfejsu, co jest bardzo powszechne.

Dlatego wymuszenie na użytkowniku rzutowania odwołania do TType w konkretnym typie tensora przed uzyskaniem dostępu do jego danych gwarantuje lepszą wydajność i poprawia czytelność.