model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) model.build(tf.TensorShape([1, None])) model.summary() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Model: "sequential_1" ___ Layer (type) Output Shape Param # === embedding_1 (Embedding) (1, None, 256) 16640 ___...
int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float32) 将 float16 转为 float32 。 t=t.float32 和 t=t.torch.float32 都是错的。 t...
tf.cast(x, dtype, name=None) 此函数是类型转换函数 参数 x:输入 dtype:转换目标类型 name:名称 返回:Tensor # tensor `a` is [1.8,2.2], dtype=tf.float tf.cast(a, tf.int32) ==> [1,2] # dtype=tf.int32
转为32位浮点类型–float32: tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 1 2 转为32位整型–int32: tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 1 2 转为64位整型–int64: tf.to_int64(x, name=’ToInt64’) 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.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None): 将字符串转化为tf.float32(默认)和tf.int32 tf.to_double(x, name='ToDouble'):转化为tf.float64 tf.to_float(x, name='ToFloat'):转化为tf.float32 tf.to_int32(x, name='ToInt32'):转化为tf.int32 ...
print(b)#Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float64) print(ss.run(b))#10.0 #(2)通过to_int32_tf.to_int64, tf.to_float, tf.to_double转换 c=tf.compat.v1.to_int64(b); print(c)#Tensor("ToInt64:0", shape=(), dtype=int64) ...
"""张量操作与变换,name="7.py".涉及内容:* 改变张量的数据类型函数:* tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None)将输入Tensor中的每个字符串转换为指定的数字类型,输出一个新Tensor* tf.to_double(x, name='ToDouble')根据输入的Tensor新建一个相同的Tensor,类型为float64* tf.to_...
将张量强制转换为float32类型。 代码语言:javascript 复制 tf.to_float(x,name='ToFloat') 参数: x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。 返回值: 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片,类型为float32。 可能产生的异常: TypeError: Ifxcannot be cast to thefloat32....
const),将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
#else // TFLITE_EMULATE_FLOAT const double q = std::frexp(double_multiplier, shift); auto q_fixed = static_cast<int64_t>(TfLiteRound(q * (1ll << 31))); #endif // TFLITE_EMULATE_FLOAT TFLITE_CHECK(q_fixed <= (1ll << 31)); ...