TType

Общий интерфейс для всех типизированных тензоров.

Типизированные тензоры оборачивают RawTensor , отображая свою собственную память в n-мерное пространство данных, обеспечивая прямой доступ к вводу-выводу из JVM.

Субинтерфейсы TType передаются как общий параметр различным объектам TensorFlow для идентификации типа тензора, который они несут. Например, Operand<TFloat32> — это операнд, который выводит 32-битный тензор с плавающей запятой. Этот параметр обеспечивает совместимость типов между операндами вычислений во время компиляции. Например:

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
 

Даже если все типизированные тензоры каким-то образом реализуют NdArray для обеспечения доступа к своим данным, TType намеренно не наследуется напрямую от этого интерфейса по следующим причинам:

• Реализация NdArray на этом уровне может предоставлять только методы доступа коробочного типа, которые менее производительны, чем их примитивные эквиваленты, предоставляемые только подинтерфейсами NdArray (например, FloatNdArray ).
• TType должен будет содержать новый общий параметр для ввода NdArray , что увеличит детализацию сигнатуры любого метода, принимающего или возвращающего экземпляр этого интерфейса, что очень распространено.

Таким образом, принуждение пользователя к преобразованию ссылки TType в конкретный тензорный тип перед доступом к его данным гарантирует лучшую производительность и улучшает читаемость.