TensorFlow人工智能學習數據類型信息及轉換
一、數據類型
在tf中,數據類型有整型(默認是int32),浮點型(默認是float32),以及佈爾型,字符串。
二、數據類型信息
①.device
查看tensor在哪(CPU上面或者GPU上面),可以通過.cpu(),.gpu()進行轉換,如果數據所在的處理器位置不一樣,則不能進行計算。
②.numpy()
將數據轉換成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。
三、數據類型轉換
①tf.convert_to_tensor
將數據轉換成tensor類型,當從Numpy轉換成tensor的時候,會默認是int64,需要指定一下類型,才能成為tf默認的類型也就是int32。
②tf.cast()
可以實現tensor的數據類型轉換。
註意:在深度學習中,是需要對參數求梯度的,需要variable包裝一下,就擁有瞭trainable屬性,這樣就才求梯度。假如是自己寫傳播過程,更新後的參數也需要用variable包裝。
以上就是TensorFlow人工智能學習數據類型信息及轉換的詳細內容,更多關於TensorFlow數據類型的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
推薦閱讀:
- python如何獲取tensor()數據類型中的值
- 淺談tensorflow與pytorch的相互轉換
- tensorflow1.x和tensorflow2.x中的tensor轉換為字符串的實現
- 基於tensorflow權重文件的解讀
- 解決numpy和torch數據類型轉化的問題