org.tensorflow.types

מגדיר מחלקות המייצגות סוגי TensorFlow. לכל סוג נתונים אפשרי שניתן להשתמש בו בטנזור, קיים ממשק מתאים המשמש לייצג אותו ואת היישום הסמוי שלו. לדוגמה, סוג TensorFlow int32 מיוצג על ידי ממשק מסוג tensor TInt32 , כאשר הקידומת T מייצגת "Tensor of".

כדי לתמוך בבדיקת רכיבי טנסור בזמן הידור, כל ממשק בחבילה זו חייב להיות קשור לאחד ממשקי הסמנים שנמצאים ב- org.tensorflow.types.family , בהתאם לאופי הנתונים.

יש להוסיף הערות לכל סוג טנסור ב- TensorType כדי לספק מטא-נתונים של סוג שיש להשתמש בהם להקצאה או מיפוי של טנסור מסוג זה.

מופעים של סוגי טנסור חייבים גם ליישם את ממשק NdArray כך שמשתמש יוכל לגשת ישירות לנתוני הטנזור במרחב נ-ממדי.

שימו לב שבעוד שתמיד אפשר להקצות טנזור בשיטת Tensor.of(...) , רוב סוגי הטנזור חושפים שיטות מפעל שמפשטות את תהליך היצירה, כמו scalarOf(...) , vectorOf(...) , tensorOf(...) וכו'.