TType

Interface comum para todos os tensores tipados.

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

Subinterfaces de TType são propagadas como um parâmetro genérico para várias entidades do TensorFlow para identificar o tipo de tensor que elas carregam. Por exemplo, um Operand<TFloat32> é um operando que produz 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 a partir desta interface, pelos seguintes motivos:

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

Portanto, obrigar 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.