TensorFlow人工智能學習數(shù)據(jù)類型信息及轉換
更新時間：2021年11月11日 11:39:16 作者：Swayzzu
這篇文章主要為大家介紹了TensorFlow人工智能學習數(shù)據(jù)類型信息及轉換，
一、數(shù)據(jù)類型
在tf中，數(shù)據(jù)類型有整型（默認是int32），浮點型（默認是float32），以及布爾型，字符串。
二、數(shù)據(jù)類型信息
①.device
查看tensor在哪（CPU上面或者GPU上面），可以通過.cpu()，.gpu()進行轉換，如果數(shù)據(jù)所在的處理器位置不一樣，則不能進行計算。
②.numpy()
將數(shù)據(jù)轉換成numpy格式。
③.shape / .ndim
查看形狀，.ndim查看維度，.is_tensor查看是不是tensor類型。
三、數(shù)據(jù)類型轉換
①tf.convert_to_tensor
將數(shù)據(jù)轉換成tensor類型，當從Numpy轉換成tensor的時候，會默認是int64，需要指定一下類型，才能成為tf默認的類型也就是int32。
②tf.cast()
可以實現(xiàn)tensor的數(shù)據(jù)類型轉換。
注意：在深度學習中，是需要對參數(shù)求梯度的，需要variable包裝一下，就擁有了trainable屬性，這樣就才求梯度。假如是自己寫傳播過程，更新后的參數(shù)也需要用variable包裝。
以上就是TensorFlow人工智能學習數(shù)據(jù)類型信息及轉換的詳細內(nèi)容，更多關于TensorFlow數(shù)據(jù)類型的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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