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TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

發(fā)布時(shí)間：2021-11-11 13:34:00 來(lái)源：億速云 閱讀：188 作者：小新 欄目：開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要介紹了TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

一、數(shù)據(jù)類型

在tf中，數(shù)據(jù)類型有整型（默認(rèn)是int32），浮點(diǎn)型（默認(rèn)是float32），以及布爾型，字符串。

TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

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二、數(shù)據(jù)類型信息

①.device

查看tensor在哪（CPU上面或者GPU上面），可以通過(guò).cpu()，.gpu()進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如果數(shù)據(jù)所在的處理器位置不一樣，則不能進(jìn)行計(jì)算。

②.numpy()

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成numpy格式。

③.shape / .ndim

查看形狀，.ndim查看維度，.is_tensor查看是不是tensor類型。

TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

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三、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

①tf.convert_to_tensor

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成tensor類型，當(dāng)從Numpy轉(zhuǎn)換成tensor的時(shí)候，會(huì)默認(rèn)是int64，需要指定一下類型，才能成為tf默認(rèn)的類型也就是int32。

②tf.cast()

可以實(shí)現(xiàn)tensor的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。

TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

注意：在深度學(xué)習(xí)中，是需要對(duì)參數(shù)求梯度的，需要variable包裝一下，就擁有了trainable屬性，這樣就才求梯度。假如是自己寫傳播過(guò)程，更新后的參數(shù)也需要用variable包裝。

TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“TensorFlow中數(shù)據(jù)類型信息及轉(zhuǎn)換的示例分析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

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