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})));

Comienza comparando el ejemplo de Python en keras/metrics.py alrededor de la línea 2203 con la implementación de Java en AUC.java alrededor de la línea 809. Determina qué sobrecargas de conveniencia deberían generarse y cómo deberían corresponderse las formas de Python y Java; se considera terminado cuando haya un alcance de generación acordado y la API de Java resultante.