TensorFlow中数据类型信息及转换的示例分析

这篇文章主要介绍了TensorFlow中数据类型信息及转换的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

一、数据类型

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。

二、数据类型信息

①.device

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。

②.numpy()

将数据转换成numpy格式。

③.shape / .ndim

查看形状，.ndim查看维度，.is_tensor查看是不是tensor类型。

三、数据类型转换

①tf.convert_to_tensor

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。

②tf.cast()

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。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“TensorFlow中数据类型信息及转换的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持编程网，关注编程网行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!