TType

Interface comum para todos os tensores digitados.

Tensores digitados envolvem um RawTensor mapeando sua memória nativa para um espaço de dados n-dimensional, permitindo acesso direto de E/S da JVM.

As subinterfaces do TType são propagadas como um parâmetro genérico para várias entidades do TensorFlow para identificar o tipo de tensor que carregam. Por exemplo, um Operand<TFloat32> é um operando que gera um tensor de ponto flutuante de 32 bits. Este parâmetro garante compatibilidade de tipo entre operandos de uma computação em tempo de compilação. Por exemplo:

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
 

Mesmo que todos os tensores digitados implementem de alguma forma NdArray para fornecer acesso aos seus dados, TType deliberadamente não se estende diretamente desta interface, pelos seguintes motivos:

• A implementação de NdArray neste nível só poderia expor acessadores do tipo caixa, que têm menos desempenho do que seu equivalente primitivo, expostos apenas por subinterfaces de NdArray (por exemplo, FloatNdArray ).
• TType precisaria carregar um novo parâmetro genérico para digitação do NdArray , o que aumentará a verbosidade na assinatura de qualquer método que aceite ou retorne uma instância desta interface, o que é muito comum.

Portanto, forçar o usuário a lançar uma referência de TType em um tipo de tensor concreto antes de acessar seus dados garante melhor desempenho e melhora a legibilidade.