import tensorflow as tf # 定义一个字节张量 bytes_tensor = tf.constant([b'Hello', b'TensorFlow']) # 将字节转换为字符串(使用utf-8编码) string_tensor = tf.strings.decode(bytes_tensor, 'utf-8') # 打印结果 print(string_tensor.numpy()) 输出: 代码语言:txt 复制 [b'Hello' b'TensorFlow']...
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(1,), dtype='string') x = input_layer x = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.strings.unicode_split(x, 'UTF-8'))(x) x = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x.to_tensor())(x) x = VocabLayer(keys)(x) x = tf.keras.layers.Lambda(l...
According to thisbenchmark,fmt::to_stringis 4x faster thansprintf. Therefore, I want to inroduce it into third_patry of tensorflow and create a new function (e.g.tf.number_to_string) which can simplely and fast convert numeric tensor to string type based onfmtlib. In fact, I have impl...
实现字符串拼接,如果给出的是数字型的tensor,我们首先要将数字转换成字符串,这里使用tf.as_string方法。 代码语言:javascript 复制 sortresultarr=tf.as_string(tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0]) 输出如下: 代码语言:javascript 复制 [[b'5'b'4'b'3'b'1'b'0'][b'4'b'3'b'2'b'2'b'0'...
tf.string_to_number (string_tensor, out_type=None, name=None) 1 2 3 转为64位浮点类型–float64: tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 1 2 转为32位浮点类型–float32: tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 1 2 转为32位整型–int32: ...
1tfrecords_file ='train.tfrecords'#要读取的tfrecords文件2BATCH_SIZE = 4#batch_size的大小3image_batch, label_batch =read_and_decode(tfrecords_file,BATCH_SIZE)4print(image_batch,label_batch)#注意,这里不是tensor,tensor需要做see.run()处理 ...
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) ...
用户在前端执行import lattciex.rosetta之后,Rosetta 就会用 RttOp 静态替换掉原生 TF 中对应的原生 API 算子,且各个原生 Tensor 也会被包装一层到RttTensor,其与原生 Tensor 的主要区别是,其数据的基础类型是tf.string,且对应的计算算子是RttOp。这种基础类型的转换是基于 RttOp 算子库中的TfToRtt和RttToTf两个...
graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='') with tf.Session() as sess: softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0') # 给图起个名字 # 遍历目录 for root,dirs,files in os.walk('images/'): ...