tf.cast()数据类型转换
tf.cast()函数的作用是执行 tensorflow 中张量数据类型转换,比如读入的图片如果是int8类型的,一般在要在训练前把图像的数据格式转换为float32。
cast定义:
cast(x, dtype, name=None)
- 第一个参数 x: 待转换的数据(张量)
- 第二个参数 dtype: 目标数据类型
- 第三个参数 name: 可选参数,定义操作的名称
int32转换为float32:
import tensorflow as tf
t1 = tf.Variable([1,2,3,4,5])
t2 = tf.cast(t1,dtype=tf.float32)
print 't1: {}'.format(t1)
print 't2: {}'.format(t2)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(t2)
print t2.eval()
# print(sess.run(t2))
输出:
t1: <tf.Variable 'Variable:0' shape=(5,) dtype=int32_ref>
t2: Tensor("Cast:0", shape=(5,), dtype=float32)
[ 1. 2. 3. 4. 5.]
tensorflow中的数据类型列表:
数据类型 | Python 类型 | 描述 |
---|---|---|
DT_FLOAT |
tf.float32 |
32 位浮点数. |
DT_DOUBLE |
tf.float64 |
64 位浮点数. |
DT_INT64 |
tf.int64 |
64 位有符号整型. |
DT_INT32 |
tf.int32 |
32 位有符号整型. |
DT_INT16 |
tf.int16 |
16 位有符号整型. |
DT_INT8 |
tf.int8 |
8 位有符号整型. |
DT_UINT8 |
tf.uint8 |
8 位无符号整型. |
DT_STRING |
tf.string |
可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组. |
DT_BOOL |
tf.bool |
布尔型. |
DT_COMPLEX64 |
tf.complex64 |
由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数. |
DT_QINT32 |
tf.qint32 |
用于量化Ops的32位有符号整型. |
DT_QINT8 |
tf.qint8 |
用于量化Ops的8位有符号整型. |
DT_QUINT8 |
tf.quint8 |
用于量化Ops的8位无符号整型. |
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