TType

Tüm yazılan tensörler için ortak arayüz.

Yazılan tensörler, yerel belleklerini JVM'den doğrudan G/Ç erişimine izin veren n boyutlu bir veri alanına eşleyerek bir RawTensor sarar.

TType alt arayüzleri, taşıdıkları tensörün türünü tanımlamak için TensorFlow'un çeşitli varlıklarına genel bir parametre olarak yayılır. Örneğin, bir Operand<TFloat32> , 32 bit kayan nokta tensörünün çıktısını veren bir işlenendir. Bu parametre, derleme zamanında bir hesaplamanın işlenenleri arasındaki tür uyumluluğunu sağlar. Örneğin:

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
 

Yazılan tüm tensörler, verilerine erişim sağlamak için bir şekilde NdArray uygulasa bile, TType aşağıdaki nedenlerden dolayı bilinçli olarak bu arayüzden doğrudan genişlemez:

• NdArray bu seviyede uygulanması, yalnızca ilkel eşdeğerlerinden daha az performanslı olan ve yalnızca NdArray alt arayüzleri (örn. FloatNdArray ) tarafından açığa çıkan kutulu tipteki erişimcileri açığa çıkarabilir.
• TType NdArray yazmak için yeni bir genel parametre taşıması gerekir; bu, bu arayüzün bir örneğini kabul eden veya döndüren herhangi bir yöntemin imzasındaki ayrıntı düzeyini artıracaktır ki bu çok yaygındır.

Bu nedenle, kullanıcıyı, verilerine erişmeden önce somut bir tensör tipinde TType referansı oluşturmaya zorlamak, daha iyi performansı garanti eder ve okunabilirliği artırır.