tf.cast()数据类型转换
tf.cast()函数的作用是执行 tensorflow 中张量数据类型转换，比如读入的图片如果是int8类型的，一般在要在训练前把图像的数据格式转换为float32。cast定义：cast(x, dtype, name=None)
[*]第一个参数 x: 待转换的数据（张量）
[*]第二个参数 dtype： 目标数据类型
[*]第三个参数 name： 可选参数，定义操作的名称
int32转换为float32：
[*]
import tensorflow as tf
[*]
[*]
t1 = tf.Variable([1,2,3,4,5])
[*]
t2 = tf.cast(t1,dtype=tf.float32)
[*]
[*]
print 't1: {}'.format(t1)
[*]
print 't2: {}'.format(t2)
[*]
[*]
with tf.Session() as sess:
[*]
sess.run(tf.global_variables_initializer())
[*]
sess.run(t2)
[*]
print t2.eval()
[*]
# print(sess.run(t2))
输出：
[*]
t1: <tf.Variable 'Variable:0' shape=(5,) dtype=int32_ref>
[*]
t2: Tensor("Cast:0", shape=(5,), dtype=float32)
[*]
[ 1.2.3.4.5.]
tensorflow中的数据类型列表：
数据类型Python 类型描述
DT_FLOATtf.float3232 位浮点数.
DT_DOUBLEtf.float6464 位浮点数.
DT_INT64tf.int6464 位有符号整型.
DT_INT32tf.int3232 位有符号整型.
DT_INT16tf.int1616 位有符号整型.
DT_INT8tf.int88 位有符号整型.
DT_UINT8tf.uint88 位无符号整型.
DT_STRINGtf.string可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组.
DT_BOOLtf.bool布尔型.
DT_COMPLEX64tf.complex64由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数.
DT_QINT32tf.qint32用于量化Ops的32位有符号整型.
DT_QINT8tf.qint8用于量化Ops的8位有符号整型.
DT_QUINT8tf.quint8用于量化Ops的8位无符号整型.
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79747814
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