转化为指定的类型,一般是将bool类型转化为其他的数据类型,例如:tf.float32

tf.cast:用于改变某个张量的数据类型 例如: import tensorflow as tf;import numpy as np; A = tf.convert_to_tensor(np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]])) with tf.Session() as sess: print A.dtype b = tf.cast(A, tf.float32) print b.dtype输出:<dtype: 'int64'><dtype: 'float32'

今天遇到一个查询类型转换的问题:表的字段是varchar2类型,然后查询到的结果要转换为number(20,2),刚开始的时候使用to_number()函数,发现不能满足需求.后来才知道,原来还有cast函数可以显示转换字段类型:cast(col_name as number(20,2)),最终解决了问题.

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

1.tf.cast(x,dtype,name) 此函数的目的是为了将x数据,准换为dtype所表示的类型,例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等 example:  import tensorflow as tf x = tf.Variable([True,True,False,False]) y = tf.cast(x,dtype = tf.float32) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initialize

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

referrence: 莫烦视频 先介绍几个函数 1.tf.cast() 英文解释: 也就是说cast的直译,类似于映射,映射到一个你制定的类型. 2.tf.argmax 原型: 含义:返回最大值所在的坐标.(谁给翻译下最后一句???) ps:谁给解释下axis最后一句话? 例子: 3.tf.reduce_mean() 原型: 含义:一句话来说就是对制定的reduction_index进行均值计算. 注意,reduction_indices为0时,是算的不同的[]的同一个位置上的均值 为1是是算

1. tf.reduce_mean(a) : 求平均值 2. tf.truncated_normal([3,2],stddev=0.1) : 从正态分布中输出随机值,标准差为0,1,构造矩阵为3*2的 3. tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号. A = [[1,3,4,5,6]]B = [[1,3,4], [2,4,

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))

tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行.这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码

语法: CAST(expression AS data_type) 参数说明: expression:任何有效的SQServer表达式 AS:用于分割两个参数,在AS之前的是需要处理的数据,在AS之后是要转换的数据类型 data_type:目标系统所提供的数据类型,包括bigint和sql_variant,不能使用用户定义数据类型 使用CAST函数进行数据类型转换时,在下列情况下能够被接受: (1)两个表达式的数据类型完全相同. (2)两个表达式可隐性转换. (3)必须显示转换数据类型. 转换时

19.CAST()函数和CONVERT()函数 CAST()函数可以将某种数据类型的表达式转化为另一种数据类型 CONVERT()函数 也 可以将指定的数据类型转换为另一种数据类型 19.1 CAST()函数和CONVERT()函数语法 select cast(表达式 as 数据类型)  :    CAST(expression AS  data_type) select convert(数据类型(长度) ,表达式,[,样式]) 19.2 CAST()函数和CONVERT()函数实例 要求:将“

对简单类型转换,CAST()函数和CONVERT()函数的效果一致,只是语法不同.前者更易使用,而后者的优势是格式化时间和数值.在以下这几种情况,二者一样: 1-1.SELECT CONVERT(decimal(5,2), '123.477')             ==>123.48 1-2.SELECT CONVERT(decimal, '123.477')                    ==>123 1-3.SELECT CONVERT(int, '123')+3      

CAST函数用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型.CAST()函数的参数是一个表达式,它包括用AS关键字分隔的源值和目标数据类型. 语法: CAST (expression AS data_type) 参数说明: expression:任何有效的SQLServer表达式. AS:用于分隔两个参数,在AS之前的是要处理的数据,在AS之后是要转换的数据类型. data_type:目标系统所提供的数据类型,包括bigint和sql_variant,不能使用用户定义的数据类型. 使用CAS

CAST()函数可以进行数据类型的转换. CAST()函数的参数有两部分,源值和目标数据类型,中间用AS关键字分隔. 以下例子均通过本人测试. 一.转换列或值 语法:cast( 列名/值 as 数据类型 ) 用例: 1).转换列 --将empno的类型(number)转换为varchar2类型. select cast(empno as varchar2(10)) as empno from emp; EMPNO----------736974997521... 2).转换值 --将字符串转换为

tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一.tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. 在第axis位置增加一个维度 Given a tensor input, this operation inserts a dimension of 1 at the dimensio

一.函数 tf.cast() cast( x, dtype, name=None ) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列.反之也可以 二.例子 [code] a = tf.Variable([1,0,0,1,1]) b = tf.cast(a,dtype=tf.bool) sess = tf.Session() sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(s

一个tensorflow图由以下几部分组成: 占位符变量(Placeholder)用来改变图的输入. 模型变量(Model)将会被优化,使得模型表现得更好. 模型本质上就是一些数学函数,它根据Placeholder和模型的输入变量来计算一些输出. 一个cost函数度量用来指导变量的优化. 一个优化策略会更新模型的变量.(梯度下降优化器) 四则运算: +-*/ ** 基本运算 tf.add(x,y,name) tf.subtract(x,y,name) tf.multiply(x,y,name)

tf.random_normal 函数 random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从正态分布中输出随机值. 参数: shape:一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Python 值.正

需求描述: 今天在看mysql的函数,提到了通过cast函数将一个数据类型值转换为特定类型的结果值. 在此记录下.将一个表达式转换为特定精度的小数. 操作过程: 1.查看6/4的结果 mysql; +--------+ | +--------+ | 1.5000 | +--------+ row in set (0.00 sec) 备注:通过查询结果可以知道,结果是精确到小数点后4位的. 2.通过cast函数,将这个结果转换为decimal数据类型,并且指定精确到小数点后1位 mysql ,))

一.函数 tf.cast() cast( x, dtype, name=None ) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列.反之也可以 二.例子 [code] a = tf.Variable([1,0,0,1,1]) b = tf.cast(a,dtype=tf.bool) sess = tf.Session() sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(s