importtensorflowastf binary_data=b'\x01\x02\x03\x04\x05'# 二进制数据int_tensor=tf.io.decode_raw(binary_data,tf.uint8)# 将二进制数据解码为uint8类型的张量withtf.Session()assess:result=sess.run(int_tensor)print(result) 上述代码将二进制数据\x01\x02\x03\x04\x05解码为uint8类型的张量,...
将张量转换为int32类型。(deprecated) 代码语言:javascript 复制 tf.to_int32(x,name='ToInt32') 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: 一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。 可能产生的异常: TypeError: Ifxcannot be cast to theint32. 6、tf.to_...
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.int32) ==> [1, 2],dtype=tf.int32tf.cast(x, dtype, name=Non...
将张量转换为int32类型。(deprecated) tf.to_int32( x, name='ToInt32' ) 1. 2. 3. 4. 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: 一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。 可能产生的异常: TypeError: Ifxcannot be cast to theint32. 6、tf.to_in...
将一个张量转换为int32。 Args: x: 张量或稀疏张量 name: 操作名称 (optional) Returns: 返回一个类型为int32、大小相同的张量或稀疏张量。 importtensorflowastf x = [1.0,2,7]withtf.Session()assess: y = tf.to_int32(x)print(y)#输出 Tensor("ToInt32_3:0", shape=(3,), dtype=int32)...
用户可以给 TFLite2ONNX 提供{Tensorname:tuple(TFLitelayout,ONNXlayout)}映射来描述 TFLite 布局和 ONNX 布局的关联。而且,用户可以灵活地为非Transparent的算子定义布局转换。例如,我们对只有Add算子的 TFLite 图执行 NHWC 到 NCHW 布局的转换。 另一个问题是二元算子的广播,例如 Add(有关更多信息,请参见此...
img.astype('uint8')# 类型也要满足要求interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'],new_img)# 注意注意,我要调用模型了interpreter.invoke()output_data=interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])print("test_tflite finish!")intput_tflite_file="uint8.tflite"test_tflite(intput_tf...
#int型a = tf.constant(1)#float型b = tf.constant(1.)#double型c = tf.constant(2.,dtype=tf.float64)#bool型d =tf.constant([True,False])#string型e = tf.constant('hello world') 得到结果如下: 常用属性如下: #使用numpy声明一个数据a=np.arange(5)#将其转化为tensoraa=tf.convert_to_tens...
tf.is_tensor(b):判断b是否为一个tensor类型 a.dtype:输出a的数据类型 aa=tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int32):将int64的a转为tensor且指定为int32 tf.cast(aa, dtype=tf.float32):将aa从int32转换为float32类型 b=tf.Variable(a):tf.Variable将a包装后成b,b仍然为Tenor类型但是多了trainale属...
截至登录后复制v0.3,TFLite2ONNX 是一个非常简单的仅包含约 2000 行代码的软件包。这些代码分为几个部分:每个 TFLite 算子专用的转换器类;登录后复制Graph级别管理的数据布局和量化处理;帮助函数或封装,例如登录后复制Tensor,登录后复制Layout。 截至登录后复制v0.3,许多卷积神经网络已经得到支持(测试分支包含了一部...