如何使用tensorflow转换数据类型

如何使用tensorflow转换数据类型？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：

实数：tf.float32 tf.float64

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

布尔：tf.bool

复数：tf.complex64 tf.complex128

1、tf.to_bfloat16函数

将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated)

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

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

一种与bfloat16类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。

可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16.

2、tf.to_complex128函数

将张量转换为类型为complex128的张量。(deprecated)

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

警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex128。

可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the complex128.

3、tf.to_complex64函数

将张量转换为complex64类型。(deprecated)

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

警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex64。

可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the complex64.

4、tf.to_double函数

将张量强制转换为float64类型。(deprecated)

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

警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float64。

可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the float64.

4、tf.to_float函数

将张量强制转换为float32类型。(deprecated)

tf.to_float(
  x,
  name='ToFloat'
)

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the float32.

5、tf.to_int32函数

将张量转换为int32类型。(deprecated)

tf.to_int32(
  x,
  name='ToInt32'
)

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。

可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the int32.

6、tf.to_int64函数

将张量转换为int64类型。(deprecated)

tf.to_int64(
  x,
  name='ToInt64'
)

参数：

x:张量或稀疏张量或索引切片。

name:操作的名称(可选)。

返回值：

与int64类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。

可能产生的异常：

TypeError: If x cannot be cast to the int64.

看完上述内容，你们掌握如何使用tensorflow转换数据类型的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！