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})));

Comece comparando o exemplo em Python em keras/metrics.py por volta da linha 2203 com a implementação em Java em AUC.java por volta da linha 809. Determine quais sobrecargas de conveniência devem ser geradas e como as formas de Python e Java devem corresponder; considera-se concluído quando houver um escopo de geração acordado e a API Java resultante.