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Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
exports.uniqueConfig = void 0;
var tfjs_1 = require("@tensorflow/tfjs");
var nodejs_kernel_backend_1 = require("../nodejs_kernel_backend");
exports.uniqueConfig = {
    kernelName: tfjs_1.Unique,
    backendName: 'tensorflow',
    kernelFunc: function (args) {
        var x = args.inputs.x;
        var backend = args.backend;
        var _a = args.attrs.axis, axis = _a === void 0 ? 0 : _a;
        var axisTensor = (0, tfjs_1.tensor1d)([axis], 'int32');
        try {
            var opAttrs = [
                (0, nodejs_kernel_backend_1.createTensorsTypeOpAttr)('T', x.dtype),
                (0, nodejs_kernel_backend_1.createTensorsTypeOpAttr)('Taxis', 'int32'),
                (0, nodejs_kernel_backend_1.createTensorsTypeOpAttr)('out_idx', 'int32')
            ];
            var inputs = [x, axisTensor];
            return backend.executeMultipleOutputs('UniqueV2', opAttrs, inputs, 2);
        }
        finally {
            axisTensor.dispose();
        }
    }
};