Define clases que representan tipos de tensor de TensorFlow. Para cada tipo de datos posible que se puede utilizar en un tensor, existe una interfaz correspondiente que se utiliza para representarlo y su implementación oculta. Por ejemplo, el tipo TensorFlow int32 está representado por la interfaz de tipo tensor TInt32 , donde el prefijo T significa "Tensor de".

Para admitir la verificación en tiempo de compilación de los tipos de elementos tensoriales, cada interfaz de este paquete debe estar vinculada a una de las interfaces de marcador que se encuentran en org.tensorflow.types.family , según la naturaleza de los datos.

Cada tipo de tensor debe anotarse con TensorType para proporcionar metadatos de tipo que deben usarse para asignar o mapear tensores de este tipo.

Las instancias de tipos de tensor también deben implementar la interfaz NdArray para que un usuario pueda acceder directamente a los datos del tensor en un espacio de n dimensiones.

Tenga en cuenta que, si bien siempre es posible asignar un tensor utilizando el método Tensor.of(...) , la mayoría de los tipos de tensor exponen métodos de fábrica que simplifican el proceso de creación, como scalarOf(...) , vectorOf(...) , tensorOf(...) , etc.

Interfaces

TBfloat16	Cerebro tipo tensor flotante de 16 bits.
TBool	Tipo tensor booleano.
TFloat16	Tipo tensor flotante de 16 bits de media precisión IEEE-754.
TFloat32	Tipo tensor flotante de 32 bits de precisión simple IEEE-754.
TFloat64	Tipo tensor flotante de 64 bits de doble precisión IEEE-754.
TInt32	Tipo tensor entero con signo de 32 bits.
TInt64	Tipo tensor entero con signo de 64 bits.
cadena t	Tipo de cadena.
TUint8	Tipo tensor entero sin signo de 8 bits.