2.1 tensorflow2.x数据类型和四种转换方法
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1.1.1 常用数据类型
整型有符号 |
tf.int8:8位整数。 tf.int16:16位整数。 tf.int32:32位整数。 tf.int64:64位整数。 |
整型无符号 |
tf.uint8:8位无符号整数。 tf.uint16:16位无符号整数。tf.uint32,tf.uint64 |
浮点型 |
tf.float16:16位浮点数。 tf.float32:32位浮点数。 tf.float64:64位浮点数。 tf.double:等同于tf.float64。 |
字符串 |
tf.string:字符串 |
布尔 |
tf.bool:布尔型。True和False |
负数 |
tf.complex64:64位复数。 tf.complex128:128位复数。 |
1.1.2 tensorflow四种数据类型转换方法
import tensorflow as tf ss = tf.compat.v1.Session() #保证sess.run()能够正常运行,2.0不支持1.0的session tf.compat.v1.disable_eager_execution() a=10 print(a) b=tf.constant(a,dtype=tf.float64) #(1)constant指定数据类型转变 print(b)#Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float64) print(ss.run(b))#10.0 #(2)通过to_int32_tf.to_int64, tf.to_float, tf.to_double转换 c=tf.compat.v1.to_int64(b); print(c)#Tensor("ToInt64:0", shape=(), dtype=int64) print(ss.run(c))#10 #(3)通过cast函数去转换 d=tf.cast(a, tf.int8)#10,如果是65536则溢出,输出结果为0 print(ss.run(d)) #(4)饱和转换(大数字转小类型,安全转换) e=tf.saturate_cast(65536,dtype=tf.int8); print(ss.run(e))#输出127
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