TensorFlow 数据类型转换

TensorFlow 为开发者提供了多种数据类型转换方法，具体如下：

• tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None)
• tf.to_double(x, name='ToDouble')
• tf.to_float(x, name='ToFloat')
• tf.to_bfloat16(x, name='ToBFloat16')
• tf.to_int32(x, name='ToInt32')
• tf.to_int64(x, name='ToInt64')
• tf.cast(x, dtype, name=None)

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)
• name : 操作名称 (optional)

Returns：
一个类型 out_type 的张量。

import tensorflow as tf
x = ['1','2','7']
with tf.Session() as sess:
    y = tf.string_to_number(x, out_type = tf.int32)
    print(y.eval()) ==> [1 2 7]

tf.to_double(x, name='ToDouble')

将一个张量转换为 float64

Args：

• x : 张量或稀疏张量
• name : 操作名称 (optional)

Returns：
返回一个类型为 float64 、大小相同的张量或稀疏张量。

import tensorflow as tf
x = [1, 2, 7]
with tf.Session() as sess:
    y = tf.to_double(x)
    print(y.eval()) ==> [ 1.  2.  7.]

tf.to_float(x, name='ToFloat')

将一个张量转换为 float32

Args：

• x : 张量或稀疏张量
• name : 操作名称 (optional)

Returns：
返回一个类型为 float32 、大小相同的张量或稀疏张量。

import tensorflow as tf
x = [1, 2, 7]
with tf.Session() as sess:
    y = tf.to_double(x)
    print(y.eval()) ==> [ 1.  2.  7.]

tf.to_bfloat16(x, name='ToBFloat16')

将一个张量转换为 bfloat16，输入必须是浮点型张量。

Args：

• x : 张量或稀疏张量
• name : 操作名称 (optional)

Returns：
返回一个类型为 bfloat16 、大小相同的张量或稀疏张量。

import tensorflow as tf
x = [1.0, 2.0, 7.0]
with tf.Session() as sess:
    y = tf.to_bfloat16(x)
    print(y.eval()) ==> [16256 16384 16608]

tf.to_int32(x, name='ToInt32')

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。

import tensorflow as tf
x = [1.0, 2, 7]
with tf.Session() as sess:
    y = tf.to_int32(x)
    print(y)
    #输出 Tensor("ToInt32_3:0", shape=(3,), dtype=int32)

tf.to_int64(x, name='ToInt64')

将一个张量转换为 int64。

Args：

• x : 张量或稀疏张量
• name : 操作名称 (optional)

Returns：
返回一个类型为 int64 、大小相同的张量或稀疏张量。

import tensorflow as tf
x = [1.0, 2, 7]
with tf.Session() as sess:
    y = tf.to_int64(x)
    print(y.eval())
    #输出 Tensor("ToInt64_3:0", shape=(3,), dtype=int64)

tf.cast(x, dtype, name=None)

将一个张量转换新类型，新类型由 dtype 参数指定。

Args：

• x : 张量或稀疏张量
• dtype : 目标类型， tf.DType
• name : 操作名称 (optional)

Returns：
返回一个类型为 dtype 、大小相同的张量或稀疏张量。

import tensorflow as tf
x = [1.0, 2, 7]
with tf.Session() as sess:
    # 等同于 tf.to_int32(x)
    y = tf.cast(x, tf.int32)
    print(y)
    #输出 Tensor("Cast:0", shape=(3,), dtype=int32)