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目录一、数据类型二、数据类型信息①.device②.numpy()③.shape / .ndim三、数据类型转换①tf.convert_to_tensor②tf.cast()一、数据
在tf中,数据类型有整型(默认是int32),浮点型(默认是float32),以及布尔型,字符串。
查看tensor在哪(CPU上面或者GPU上面),可以通过.cpu(),.gpu()进行转换,如果数据所在的处理器位置不一样,则不能进行计算。
将数据转换成numpy格式。
查看形状,.ndim查看维度,.is_tensor查看是不是tensor类型。
将数据转换成tensor类型,当从Numpy转换成tensor的时候,会默认是int64,需要指定一下类型,才能成为tf默认的类型也就是int32。
可以实现tensor的数据类型转换。
注意:在深度学习中,是需要对参数求梯度的,需要variable包装一下,就拥有了trainable属性,这样就才求梯度。假如是自己写传播过程,更新后的参数也需要用variable包装。
以上就是Tensorflow人工智能学习数据类型信息及转换的详细内容,更多关于TensorFlow数据类型的资料请关注编程网其它相关文章!
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本文标题: TensorFlow人工智能学习数据类型信息及转换
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