打上断点,看这两句话执行之后的效果。 tf.convert_to_tensor()执行后返回一个Tensor,问题是,这个Tensor是什么样子的? 在TF的Graph中,Tensor是边,Op是点,TensorFlow将Tensor与对应的Op的关系描述为“The Operation that produces this tensor as an output.” 我们可以看到这个Tensor的Op是谁: name: "create_input...
tf.convert_to_tensor(value,dtype=None,dtype_hint=None,name=None) 该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。 例: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp defmy_func(arg):arg=tf.convert_to_tensor(arg,dtype=tf.float32)returntf.matmul(arg,arg)...
综上所述,执行tf.convert_to_tensor()的时候,在图上生成了一个Op,Op中保存了传入参数的数据。
tf.convert_to_tensor import tensorflow as tf import numpy as np def my_func(arg):arg= tf.convert_to_tensor(arg, dtype=tf.float32)returnarg# The following calls are equivalent. value_1 = my_func(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]))print(value_1) value_2 = my_func([[1.0, ...
#将python的数据类型(列表和矩阵)转换成TensorFlow可用的tensor数据类型 import tensorflow as tf import numpy as np A = [1,2,3] B = np.array([1,2,3]) C = tf.convert_to_tensor(A
tf.convert_to_tensor() 功能: 将python的数据类型转换成TensorFlow可用的tensor数据类型。它接受张量对象、数字数组、Python列表...
tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None, dtype_hint=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。例如: import numpy as np ...
arg = tf.convert_to_tensor(arg, dtype=tf.float32) return arg # The following calls are equivalent. value_1 = my_func(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])) print(value_1) value_2 = my_func([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) ...
tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, dtype_hint=None, name=None ) The parameters that it accepts are: value:This parameter indicates the object (lists, strings, or numpy arrays) you want to convert into tensors. dtype:It is an optional parameter representing the data type of the retu...
tf.convert_to_tensor用于将不同()变成张量:比如可以让数组变成张量、也可以让列表变成张量A.数据B.变量C.高度D.范数的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高