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})));

Commencez par comparer l’exemple Python dans keras/metrics.py vers la ligne 2203 avec l’implémentation Java dans AUC.java vers la ligne 809. Déterminez quelles surcharges utilitaires devraient être générées et comment les formes Python et Java devraient correspondre ; le travail est terminé lorsqu’un périmètre de génération convenu et l’API Java qui en résulte sont définis.