tensorflow的数据类型
数据类型包括:
int,float,double,bool,String
数据主要有:
list(列表),np.array(np的数组), tf.Tensor (tf的张量)
什么是张量?
scalar(标量),venctor(向量),matrix(矩阵),tensor(rank>2)
这些都可以是tensor,但是一般指向量或者矩阵维度大于2的豆角tensor
import tensorflow as tf import numpy as np #创建一个整型 tf.constant(1)#创建一个浮点型 tf.constant(1.)#双精度 tf.constant(1.,dtype=tf.double)#bool型 tf.constant([True,False])#字符串型 tf.constant("hello,world")with tf.device("cpu"):a=tf.constant([1])with tf.device("gpu"):b=tf.range(4)a.device #返回当前tensor所在系统的名称(cpu或者gpu) b.device#当一个tensor从cpu转向gpu,或者gpu转向cpu aa = a.gpu() aa.device#tensor转换到numpy bb = b.numpy() #bb的维度 bb.ndim bb.shape#判断某一个是否是tensor tf.is_tensor(b) #numpy默认是64位,转换为tensor的时候需要指定成32位才会转换a=np.arange(4)aa=tf.convert_to_tensor(a,dtype=tf.int32)#专门数据转换其他数据类型,数据转换基本都是cast aa=tf.cast(aa,dtype=tf.float32)#整型转换布尔型 b = tf.constant([0,1]) tf.cast(b,dtype=tf.bool)a=tf.range(5)c=tf.Variable(a) c.dtype #类似激活函数,一个tensor被Variable包装以后,会自动获取可以求导的特性,神经网的w d=tf.Variable(a,name="input_data") d.name d.trainable #可以被训练,求导,True#tensor是gpu上面的,如果要吧数据返回到cpu,需要转换成numpy a.numpy()
小结:
tf.convert_to_tensor把list和numpy转换为tensor
cast是专用tensor转换api
tf.Variable(a,name="input_data")把数据设置成可以自动求导
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