importnumpyasnp defmy_func(arg):arg=tf.convert_to_tensor(arg,dtype=tf.float32)returntf.matmul(arg,arg)+arg # The following calls are equivalent.value_1=my_func(tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]))value_2=my_func(
tf.convert_to_tensor import tensorflow as tf import numpy as np def my_func(arg):arg= tf.convert_to_tensor(arg, dtype=tf.float32)returnarg# The following calls are equivalent. value_1 = my_func(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]))print(value_1) value_2 = my_func([[1.0, ...
convert_to_tensor(self.label_list, dtype=tf.string) 这里的read_labeled_image_list是用来读取图像和标签的路径的,返回两个list。 打上断点,看这两句话执行之后的效果。 tf.convert_to_tensor()执行后返回一个Tensor,问题是,这个Tensor是什么样子的? 在TF的Graph中,Tensor是边,Op是点,TensorFlow将Tensor与对应...
#将python的数据类型(列表和矩阵)转换成TensorFlow可用的tensor数据类型 import tensorflow as tf import numpy as np A = [1,2,3] B = np.array([1,2,3]) C = tf.convert_to_tensor(A
tf.convert_to_tensor() 将给定值转换为张量。 tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None, dtype_hint=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。例如:...
tf.constant(数据)就可以创建一个tensor,tensor可以是任意的数据类型,在创建过程中,我们可以使用dtype=的参数来定义这个tensor的变量类型,但是要注意定义的类型与我们的数据类型是否相同。 二、Tensor的常见属性 转换设备 #从GPU转化成CPU tensor.cpu() #从CPU转化成GPU ...
x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) / 255.# 转换为张量,并缩放到0~1 y = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.int32)# 转换为张量(标签) print(x.shape, y.shape) train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y))# 构建数据集对象 ...
x=tf.convert_to_tensor(x,dtype=tf.float32)/255.# 转换为张量,并缩放到0~1 y=tf.convert_to_tensor(y,dtype=tf.int32)# 转换为张量(标签) (3)构建数据集对象,设置batch和epos。 train_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y))# 构建数据集对象 ...
一、小白眼中的Tensor 1.1 Tensor HelloWorld 定义两个张量,然后对其求加法,相关代码如下: # segment 1 a = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32) b = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly total = a + b print(a) print(b) print(total) ...
(2)张量和numpy之间的转换将numpy数组转换为张量:使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组:使用.numpy() ?...(1)张量之间的类型转换:可以使用tf.to_类型()或者tf.cast(),不过前者将要被移除,最好使用tf.cast() ?...(2) 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量:使用tf.convert_to_tensor() ?