automatically generate op convenience overloads?

Should we extend the code generation for ops to automatically generate convenience overloads? This would help reduce the gap between Python notation and Java notation.

As an example of where we stand now, here's some Python code (keras/metrics.py, around line 2203):

    dp = p[:self.num_thresholds - 1] - p[1:]

And here's the corresponding Java code (AUC.java, around line 809):

    Operand<T> dP =
        tf.math.sub(
            tf.slice(
                p, tf.constant(new int[] {0}), tf.constant(new int[] {getNumThresholds() - 1})),
            tf.slice(p, tf.constant(new int[] {1}), tf.constant(new int[] {-1})));

Beginne damit, das Python-Beispiel in keras/metrics.py ungefähr bei Zeile 2203 mit der Java-Implementierung in AUC.java ungefähr bei Zeile 809 zu vergleichen. Bestimme, welche Convenience-Overloads generiert werden sollten und wie die Python- und Java-Formen einander entsprechen sollten; als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn ein vereinbarter Generierungsumfang und die daraus resultierende Java API vorliegen.