转为32位整型–int32: tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 1. 2. 1 2 转为64位整型–int64: tf.to_int64(x, name=’ToInt64’) 1. 2. 1 2 将x或者x.values转换为dtype # tensor a is [1.8, 2.2], dtype=tf.float # tf.cast(a, tf.int32) ==> [1, 2],dtype=tf.int32 tf.cas...
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects 注释:同一个种类型的可以添加(字符串和字符) 那怎么办了?可以用一下三种数据类型来进行转换了:即 str() int() float() str():该函数可以让其他数据类型变成字符串; int():该函数可以让其他数据类型变成整数; float:该函数可以让其他数据类型变成浮点...
tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) torch.int8 tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64 张量的数据类型主要有以下几种形式: torch.float64 #等同于torch.double torch.float32 #默认 等同于FloatTensor torch.float16 torch.int64 #默认 等同于torch.long torch.int32 torch.int...
通过`tf.convert_to_tensor()'将一个numpy的array或者list转化为tensortf.convert_to_tensor(np.ones([2,3])) #将int型转化为float64,需要再次将float64转化为float32 tf.convert_to_tensor(np.zeros([2,3])) #将int型转化为float64 直接传入listtf.convert_to_tensor([1,2]) #转化为int32 tf....
int32) tensor([1, 2, 3]) tensor([1., 2., 3.]) tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float16) int/float互转 import torch a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int32) print(a) b = a.type(torch.float16) print(b) c = ...
32位整型torch.IntTensor, 64位整型torch.LongTensor。 类型之间的转换 一般只要在tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将tensor进行类型转换 此外,还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTe...
x.int() # 转换为int32 x.double() # 转换为float64 ``` ### Tensor对象复制 对象直接赋值都是引用传递。要想赋值Tensor对象,可以调用对象的`clone`方法。例如: ```python x = randn(2,3) y = x.clone() y[0,0]=12345 print(x) print(y) ...
如果 x=concatenate([c,d],axis=0) 得到的结果则是 (array([[1,2,4],[3,4,5]],dtype=int32),numpy.ndarray) 2.numpy.ndarray转换成tf.Tensor w = np.ndarray([2,3]) z = tf.convert_to_tensor(w) z, type(z) 得到的结果是 (<tf.Tensor'Const_20:0'shape=(2,3)dtype=float64>,tensor...
[1,2,3,4]# 可以与int型数值比较>>> x.shape[2] == 3True>>> x.get_shape()[2] == 3True 感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Tensorflow怎么获取张量Tensor的具体维数”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注辰讯云资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持。为了发挥这些计算单元的能力,...