如何使用tensorflow轉換數據類型

如何使用tensorflow轉換數據類型？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

tensorflow支持14種不同的類型，主要包括：

實數：tf.float32 tf.float64

整數：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8

布爾：tf.bool

復數：tf.complex64 tf.complex128

1、tf.to_bfloat16函數

將張量強制轉換為bfloat16類型。(deprecated)

tf.to_bfloat16(
  x,
  name='ToBFloat16'
)

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

一種與bfloat16類型的x形狀相同的張量或稀疏張量或索引切片。

可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16.

2、tf.to_complex128函數

將張量轉換為類型為complex128的張量。(deprecated)

tf.to_complex128(
  x,
  name='ToComplex128'
)

警告:不推薦使用此函數。它將在未來的版本中被刪除。更新說明:使用tf。演員代替。

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

與x形狀相同的張量或稀疏張量或索引切片，類型為complex128。

可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the complex128.

3、tf.to_complex64函數

將張量轉換為complex64類型。(deprecated)

tf.to_complex64(
  x,
  name='ToComplex64'
)

警告:不推薦使用此函數。它將在未來的版本中被刪除。更新說明:使用tf。演員代替。

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

與x形狀相同的張量或稀疏張量或索引切片，類型為complex64。

可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the complex64.

4、tf.to_double函數

將張量強制轉換為float64類型。(deprecated)

tf.to_double(
  x,
  name='ToDouble'
)

警告:不推薦使用此函數。它將在未來的版本中被刪除。更新說明:使用tf。演員代替。

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

一種形狀與x相同的張量或稀疏張量或索引切片，類型為float64。

可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the float64.

4、tf.to_float函數

將張量強制轉換為float32類型。(deprecated)

tf.to_float(
  x,
  name='ToFloat'
)

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

一種形狀與x相同的張量或稀疏張量或索引切片，類型為float32。可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the float32.

5、tf.to_int32函數

將張量轉換為int32類型。(deprecated)

tf.to_int32(
  x,
  name='ToInt32'
)

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

一種與int32類型的x形狀相同的張量或稀疏張量或索引切片。

可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the int32.

6、tf.to_int64函數

將張量轉換為int64類型。(deprecated)

tf.to_int64(
  x,
  name='ToInt64'
)

參數：

x:張量或稀疏張量或索引切片。

name:操作的名稱(可選)。

返回值：

與int64類型的x形狀相同的張量或稀疏張量或索引切片。

可能產生的異常：

TypeError: If x cannot be cast to the int64.

看完上述內容，你們掌握如何使用tensorflow轉換數據類型的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！