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...
if tensor.float_val: float_val = tf.make_ndarray(node.attr[attr].tensor) new_node.attr[attr].tensor.CopyFrom(tf.make_tensor_proto(float_val, dtype=dtype)) continue # if tensor content exists if tensor.tensor_content: tensor_shape = [x.size for x in tensor.tensor_shape.dim] tensor_w...
实数:tf.float32 tf.float64 整数:tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔:tf.bool 复数:tf.complex64 tf.complex128 1、tf.to_bfloat16函数 将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated) 代码语言:javascript 复制 tf.to_bfloat16(x,name='ToBFloat16') 参数: x:张量或稀疏张量或索引...
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) #字符串转为数字 tf.to_double(x,name='ToDouble') #转为64位浮点类型 tf.to_float(x,name='ToFloat') #转为32位浮点类型 tf.to_int32(x,name='ToInt32') #转为32位整型 ...
Float类型修改为设置的目标类型ifnode.attr[attr].type==types_pb2.DT_FLOAT:# modify node dtypenode.attr[attr].type=dtype#重点关注value,weights都是保存在value属性中ifattr=="value":tensor=node.attr[attr].tensoriftensor.dtype==types_pb2.DT_FLOAT:# if float_val existsiftensor.float_val:float_...
tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None) 将输入张量中的每个字符串转换为指定的数值类型张量。 Args: string_tensor: 一个数值字符串类型张量 out_type: 参数类型为tf.DType,可选tf.float32,tf.int32默认为f.float32(optional) ...
print(t[1,2]) # 逗号前面代表行的索引, 逗号后面是列的索引 >> tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32) 切片:取子结构 (有两种方式) 方式1(冒号切片): print(t[:, 1:]) # 逗号前面是行。只写: 代表取所有行。逗号后面是列。 1: 代表第二列到最后 >> tf.Tensor([[2. 3.] [5. 6....
Tensorflow模型半精度float16量化实践 参考网址:https://tensorflow.google.cn/lite/performance/post_training_float16_quant 该方式是将权重量化为半精度float16形式,其可以减少一半的模型大小、相比于int8更小的精度损失,如果硬件支持float16计算的话那么其效果更佳,核心代码如下: ...