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tf.dtypes

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狼啸风云
发布2022-09-28 19:50:34
7110
发布2022-09-28 19:50:34
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一、概述

1、类

2、函数

3、别的成员

二、函数和类详解

1、tf.dtypes.as_dtype

2、tf.dtypes.cast

3、tf.dtypes.complex

4、tf.dtypes.DType

1、__init__

2、__eq__

3、__ne__

4、is_compatible_with

5、tf.dtypes.saturate_cast


一、概述

tf.dtypes的公共API名称空间。

1、类

2、函数

3、别的成员

  • QUANTIZED_DTYPES
  • bfloat16
  • bool
  • complex128
  • complex64
  • double
  • float16
  • float32
  • float64
  • half
  • int16
  • int32
  • int64
  • int8
  • qint16
  • qint32
  • qint8
  • quint16
  • quint8
  • resource
  • string
  • uint16
  • uint32
  • uint64
  • uint8
  • variant

二、函数和类详解

1、tf.dtypes.as_dtype

将给定的类型值转换为DType。

代码语言:javascript
复制
tf.dtypes.as_dtype(type_value)

参数:

  • type_value:可以转换为tf的值。DType对象。这可能是当前的tf。对象、数据类型枚举、字符串类型名称或numpy.dtype。

返回值:

与type_value对应的DType。

可能产生的异常:

  • TypeError: If type_value cannot be converted to a DType.

2、tf.dtypes.cast

将张量投射到一个新的类型上。

代码语言:javascript
复制
tf.dtypes.cast(
    x,
    dtype,
    name=None
)

这个操作对x(对于张量)或x进行了强制转换。值(对于稀疏张量或索引切片)到dtype。

例:

代码语言:javascript
复制
x = tf.constant([1.8, 2.2], dtype=tf.float32)
tf.dtypes.cast(x, tf.int32)  # [1, 2], dtype=tf.int32

该操作支持uint8、uint16、uint32、uint64、int8、int16、int32、int64、float16、float32、float64、complex64、complex128、bfloat16的数据类型(适用于x和dtype)。在将复杂类型(complex64、complex128)转换为实类型时,只返回x的实部份。在将实类型转换为复杂类型(complex64、complex128)时,返回值的虚部设置为0。这里对复杂类型的处理与numpy的行为相匹配。

参数:

  • x:数值型张量或稀疏张量或索引切片。可以是uint8, uint16, uint32, uint64, int8, int16, int32, int64, float16, float32, float64, complex64, complex128, bfloat16。
  • dtype:目标类型。支持的dtypes列表与x相同。
  • name:操作的名称(可选)。

返回值:

  • 张量或稀疏张量或索引切片,其形状与x相同,类型与d类型相同。

可能产生的异常:

  • TypeError: If x cannot be cast to the dtype.

3、tf.dtypes.complex

将两个实数转换为复数。

代码语言:javascript
复制
tf.dtypes.complex(
    real,
    imag,
    name=None
)

给定一个张量实数表示复数的实数部分,一个张量imag表示复数的虚数部分,这个操作返回形式的复数元素,其中a表示实数部分,b表示imag部分。输入张量实数和imag必须具有相同的形状。

参数:

  • real:一个张量。必须是下列类型之一:float32、float64。
  • imag:张量。必须具有与实数相同的类型。
  • name:操作的名称(可选)。

返回值:

  • 复64或复128型张量。

可能产生的异常:

  • TypeError: Real and imag must be correct types

4、tf.dtypes.DType

表示张量中元素的类型。

函数的作用是:将numpy类型和字符串类型名称转换为DType对象。

1、__init__

代码语言:javascript
复制
__init__(type_enum)

创建一个新的数据类型。注意(mrry):在正常情况下,不应该直接构造数据类型对象。相反,使用tf.as_dtype()函数。

参数:

  • type_enum: types_pb2。数据类型枚举值。

可能产生的异常:

  • TypeError: If type_enum is not a value types_pb2.DataType.

2、__eq__

代码语言:javascript
复制
__eq__(other)

如果此DType与其他类型引用相同的类型,则返回True。

3、__ne__

代码语言:javascript
复制
__ne__(other)

返回True iff self != other。

4、is_compatible_with

代码语言:javascript
复制
is_compatible_with(other)

如果将另一个DType转换为此DType,则返回True。转换规则如下:

代码语言:javascript
复制
DType(T)       .is_compatible_with(DType(T))        == True

参数:

  • other:一个DType(或可转换为DType的对象)。

返回值:

  • 如果另一个d类型的张量将隐式地转换成这个d类型,则为真。

5、tf.dtypes.saturate_cast

将值安全饱和转换为dtype。

代码语言:javascript
复制
tf.dtypes.saturate_cast(
    value,
    dtype,
    name=None
)

这个函数将输入转换为dtype,而不应用任何缩放。如果有一个危险值将超过或低于铸造,该op应用适当的夹紧之前的铸造。

参数:

  • value:一个张量。
  • dtype:所需的输出dtype。
  • name:操作的名称(可选)。

返回值:

  • 值安全转换为dtype。
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原始发表:2022-09-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 一、概述
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      • 2、函数
        • 3、别的成员
        • 二、函数和类详解
          • 1、tf.dtypes.as_dtype
            • 2、tf.dtypes.cast
              • 3、tf.dtypes.complex
                • 4、tf.dtypes.DType
                  • 1、__init__
                  • 2、__eq__
                  • 3、__ne__
                  • 4、is_compatible_with
                • 5、tf.dtypes.saturate_cast
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