a.dtype #默认生成int64 aa=tf.convert_to_tensor(a) aa=tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int32) tf.cast(aa, dtype=tf.float32) aaa=tf.cast(aa, dtype=tf.double) tf.cast(aaa, dtype=tf.int32) #tf.cast和tf.convert_to_tensor区别?tf.convert_to_tensor是将numpy转化为tensor, #tf.cast是...
tf.int, tf.float:tf.int32、tf.float32、tf.float64 tf.bool:tf.constant([True,False]) tf.string:tf.constant(“hello world!”) 创建张量Tensor 创建张量的一般方式: 代码语言:javascript 复制 tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 代码语言:javascript 复制 import tensorflow as tf ...
void ReadCSVFile(string path);// convert one csv line to a vector of float vector<float> ReadCSVLine(string line);// normalize a human input using the data set metadata initializer_list<float> input(float km, Fuel fuel, float age);...
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函数的定义为:cast(x, dtype, name=None) 其中: x代表输入的数据,也就是待转换的数据。 dtype代表目标数据类型。 name代表可选参数,定义操作的名称。 prediction ...
tf.int 32,tf.float 32,tf.float 64 布尔类型:tf.constant([True,False]) 字符串类型:tf.constant("hallo world!") 如何创建一个张量(Tensor) tf.constant(张量内容,dtype=数据类型(可选)) importtensorflowastf# 创建一阶张量a = tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)print(a)print(a.dtype)print(a....
x = tf.convert_to_tensor(inputs, dtype=tf.float32) # separate hidden layers from the same input tensor hidden_logs = self.hidden1(x) hidden_vals = self.hidden2(x) return self.logits(hidden_logs), self.value(hidden_vals) def action_value(self, obs):# executes call() under the hood...
对于深度学习来说,一般使用tf.int32和tf.float32可满足大部分场合的运算精度要求,部分对精度要求较高的算法,如强化学习某些算法,可以选择使用tf.int64和tf.float64精度保存张量。 代码语言:javascript 复制 # 创建指定精度的张量 tf.constant(123456789,dtype=tf.int16)tf.constant(123456789,dtype=tf.int32)# 读取...
Exact command to reproduce: Using the command: tflite_convert --graph_def_file=./opt.pb --output_format=TFLITE --output_file=./model.tflite --inference_type=FLOAT --input_arrays=inputs --output_arrays=softmax --input_shapes=1,5000,1,1 You can collect some of this information using ...
rea valued column的特征取值类型可以是float32或者int,int类型在输入到模型之前会转换成float类型。normalizer定义在一批训练样本实例中,特征在列维度的归一化,相当于column-level normalization。这个同sparse feature column的combiner不同,combiner定义的是离散特征在单个样本维度的归一化(example-level normalization),以下...
converter.inference_output_type=tf.int8 converter.experimental_new_quantizer= False#it must be false if TF version is not 2.4.1converter.representative_dataset =representative_dataset tflite_model=converter.convert() save_tflite_file= args.input_onnx.replace("onnx","tflite") ...