.): 将json编码的示例记录转换为二进制协议缓冲区字符串。decode_raw(...): 将原始字节字符串转换为张量。...quantize(...): 将浮点型的“输入”张量量子化为“T”型的“输出”张量。quantize_v2(...): 请使用tf.quantization。数字转换。....): 从张量中去除前导和后导的空白。string_to_hash_bucket(...): 通过多个桶将输入张量中的每个字符串转换为其哈希模。....): 将输入张量中的每个字符串转换为指定的数值类型。substr(...): 从弦的张量中返回子弦。subtract(...): 返回x - y元素。....): 将张量强制转换为float64类型。(弃用)to_float(...): 将张量强制转换为float32类型。(弃用)to_int32(...): 将张量转换为int32类型。
1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...这里的i1指代的是int8, 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： 字符 对应类型 b 布尔型 i (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
也可以这样： print(t2[1, 0, 2].numpy()) 输出将如下所示： 8.0 查找张量的大小（元素数） 张量中的元素数量很容易获得。...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。 在这个页面上有这些操作的完整列表。 将张量转换为另一个（张量）数据类型 一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...另请参阅“附录 A”，以获得tf1.12到tf2转换工具的详细信息。 在下一章中，我们将介绍 Keras，这是 TensorFlow 2 的高级 API。...floatx：这是一个字符串，指定默认的浮点精度，为"float16"，"float32"或"float64"之一。...中提取数据（注意，必须解码（从字节开始）字符串，其中 Python 3 的默认值为utf8）。
现在让我们看看代码: 1:首先,我们先加入文件的路径.这些文件是从mnist数据集中随机找了一些,当然,我们也可以换成别的. ? 定义变量,加入引用的路径: ? 2:制作数据集. ?...这样我们的数据集就已经制作完成了. 3:读取tfrecords()文件 具体代码: ?...buffer)解析为张量。...img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8) #将 img_raw 字符串转换为 8 位无符号整型 img.set_shape([784]) #将形状变为一行...784 列 img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) #变成 0 到 1 之间的浮点数 label = tf.cast(features['label']
decode_bmp():将bmp编码的图像的第一帧解码为uint8张量。decode_compressed():减压字符串。decode_csv():将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。...decode_jpeg():将jpeg编码的图像解码为uint8张量。decode_json_example():将json编码的示例记录转换为二进制协议缓冲区字符串。...decode_png():将png编码的图像解码为uint8或uint16张量。decode_proto():op从序列化协议缓冲区消息中提取字段到张量中。...decode_raw():将原始字节字符串转换成张量。(弃用参数)deserialize_many_sparse():从序列化的迷你批处理反序列化并连接sparsetenators。...serialize_张量():将张量转换为序列化的张量。tf_record_iterator():从TFRecords文件中读取记录的迭代器。
现在让我们看看代码: 1:首先,我们先加入文件的路径.这些文件是从mnist数据集中随机找了一些,当然,我们也可以换成别的....的键名相同.该函数可以将 tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)解析为张量。...img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8) #将 img_raw 字符串转换为 8 位无符号整型 img.set_shape([784]) #将形状变为一行...784 列 img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) #变成 0 到 1 之间的浮点数 label = tf.cast(features['label...用于确保元素 的混合级别 num_threads=1, #排列 tensors 的线程数 seed=None, #用于队列内的随机洗牌 enqueue_many=False, #tensor 中的每个张量是否是一个例子
list转torch tensor在深度学习中，我们经常需要处理各种类型的数据，并将其转换为适合机器学习算法的张量（tensor）格式。...本文将介绍如何将Python中的列表（list）转换为Torch张量。1. 导入所需的库首先，我们需要导入所需的库。确保你已经安装了Torch。...转换为Torch张量我们可以使用torch.tensor()函数将列表转换为Torch张量。...= torch.zeros(5) # 创建一个长度为5的全0张量# 从Python列表创建张量list_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) # 从列表[1, 2...存储不同类型的数据：列表可以存储不同类型的对象，如整数、浮点数、字符串等。支持索引和切片：可以通过索引访问列表中的元素，也可以通过切片获取列表的子集。
TFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。...TFRecords文件格式在图像识别中有很好的使用,其可以将二进制数据和标签数据(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中,它可以在模型进行训练之前通过预处理步骤将图像转换为TFRecords格式,此格式最大的优点实践每幅输入图像和与之关联的标签放在同一个文件中...从TFrecords文件中读取记录 See ReaderBase for supported methods. ---- tf.TFRecordReader....一个字符串张量 Result of a SerializeState of a Reader with matching type. 一个具有匹配类型的阅读器的串行化的结果。...产生一个字符串张量，它可以对一个阅读器的状态进行编码。
string_tensor 含有文件名的1阶张量 num_epochs:过几遍数据,默认无限 return:具有字符串的队列 文件阅读器 tf.TextLineReader # csv...,并设置一个值,在字符串中缺少使用默认值 tf.decode_raw(bytes,out_type=None,little_endian=None,name=None) 将字节转换为一个数字向量,字节为一字符类型的张量...:从队列汇总读取的批处理的大小 num_threads:进入队列的线程数 capacity:整数,队列的最大数量 案例 import tensorflow as tf def readcsv...文件路径 return:文件写入器 write(record):向文件中写入一个字符串记录....,张量值转化为字符串 image = image.eval().tostring() label = int(label.eval()[0])
TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块...写入到TFRecords文件。...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。...00000001) 二进制8位'x01' # Convert the tensor into bytes, notice that this will load the entire image file # 将张量转换为字节型
把图片形状拉成1行784列，并把值变为浮点型（因为要求像素点是 0-1之间的浮点数）。 接着让现有的 RGB 图从0-255之间的数变为 0-1 之间的浮点数。 运行完成后返回到 main 函数。...下面将MNIST数据集转换成tfrecords格式，该方法也可以将普通图片转换为该格式。...tf.train.Example：用来存储训练数据，训练数据的特征用键值对的形式表示 SerializeToString( )：把数据序列化成字符串存储 生成tfrecords文件 读取原始图片和标签文件...}) img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)# 将img_raw字符串转换为...serialized: 一个标量字符串张量 features: 一个字典映射功能键 FixedLenFeature 或 VarLenFeature值，也就是在协议内存块中储存的 name：操作的名称（可选
(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。...(默认TFLITE)quantized_input_stats:表示输入张量名称的字符串的Dict，映射到表示训练数据的平均值和标准偏差的浮点数元组(例如，{"foo":(0。1)})。
quantize(...): 将浮点型的“输入”张量量子化为“T”型的“输出”张量。quantize_and_dequantize(...): 量子化然后去量子化一个张量。...“mode”属性精确地控制哪些计算用于将浮点值转换为它们的量化等价值。...对quint8进行去量化将获得每个值，强制转换为float，并乘以6 / 255。注意，如果quantizedtype是qint8，那么该操作将在强制转换之前将每个值增加128。...九、tf.quantization.quantize将浮点型的“输入”张量量子化为“T”型的“输出”张量。...从float到quint8的量化将把输入的每个值乘以255/6并转换为quint8。
概述关于tensorflow读取数据，官网给出了三种方法： 1、供给数据：在tensorflow程序运行的每一步，让python代码来供给数据 2、从文件读取数据：建立输入管线从文件中读取数据 3、预加载数据...，属性的取值可以为字符串（BytesList）、实数列表（ FloatList）或者整数列表（Int64List）。...从前面tf.train.Example的定义可知，tfrecord支持整型、浮点数和二进制三种格式，分别是 tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List...读取tfrecord数据 从TFRecords文件中读取数据， 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。...tensor_list.seed: 队列中进行随机排列的随机数发生器，似乎不常用到Seed for the random shuffling within the queue.enqueue_many: 张量列表中的每个张量是否是一个单独的例子
2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...浮点型： 16位：torch.float16 或 torch.half 32位：torch.float32 或 torch.float 64位：torch.float64 或 torch.double...布尔型： torch.bool 获得一个张量的数据类型可以通过指令 Tensor.dtype 实现； 如果给这个表达式赋值，则将这个张量的数据类型改为目标类型。...3.0, 5.0]]) >>> points tensor([[1., 4.], [2., 1.], [3., 5.]]) 5.1 张量的 size ---- 获得一个张量的形状有四种方法...() Tensor.T 或 Tensor.transpose(dim1, dim2) ---- Tensor.t()只能转置维度小于等于 2 的张量，转置第 0、1 维。
不需要将现有代码转换为使用TFRecords，除非使用tf。数据和阅读数据仍然是训练的瓶颈。有关数据集性能技巧，请参阅数据输入管道性能。...serialize_张量将张量转换成二进制字符串。字符串是tensorflow中的标量。使用tf.parse_tensor 将二进制字符串转换回张量。 下面是这些函数如何工作的一些例子。...您可以创建一个映射(字典)，从特性名称字符串到#1中生成的编码特性值。 步骤2中生成的映射被转换为一个功能消息。 在这个笔记本中，您将使用NumPy创建一个数据集。...这个数据集将有4个特点:*一个布尔值特性,或真或假,等概率*整数特性均匀随机选择从[0,5]*的字符串生成特性从一个字符串表使用整数特性作为指数*浮动特性从一个独立标准正态distributionConsider...tfrecords——现在可以遍历其中的记录来读取所写的内容。假设在本例中，您将只复制图像，那么您需要的惟一特性就是原始图像字符串。
dequantize_row_q4_0 ggml_to_float_t dequantize_row_q4_0 描述：将量化类型Q4_0转换为浮点数的函数。...dequantize_row_q4_1 ggml_to_float_t dequantize_row_q4_1 描述：将量化类型Q4_1转换为浮点数的函数。...dequantize_row_q5_0 ggml_to_float_t dequantize_row_q5_0 描述：将量化类型Q5_0转换为浮点数的函数。...dequantize_row_q5_1 ggml_to_float_t dequantize_row_q5_1 描述：将量化类型Q5_1转换为浮点数的函数。...dequantize_row_q8_0 ggml_to_float_t dequantize_row_q8_0 描述：将量化类型Q8_0转换为浮点数的函数。
从TFRecords文件中输出记录的阅读器。Eager Compatibility:读取器与急于执行不兼容，相反，请使用tf，将数据放入模型中。性能:实现读取器的Op。...如果需要，将一个工作单元从队列中取出(例如，当读取器需要开始从一个新文件中读取，因为它已经完成了前一个文件)。参数:queue: 用字符串工作项表示队列句柄的队列或可变字符串张量。...返回值:张量的元组(键、值)。*键:一个字符串标量张量。值:一个字符串标量张量。...参数:queue: 用字符串工作项表示队列句柄的队列或可变字符串张量。num_records: 要读取的记录数量。name: 操作的名称(可选)。返回值:张量(键、值)的元组。*键:一维弦张量。...serialize_stateserialize_state(name=None)生成一个字符串张量来编码阅读器的状态。并不是所有阅读器都支持序列化，因此这可能会产生未实现的错误。
例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型...torch.LongTensor(2, 2) 构建一个2*2 Long类型的张量官网还介绍了从python的基本数据类型list和科学计算库numpy.ndarray转换为Tensor的例子：>>> torch.tensor...若从gpu –> cpu，则使用data.cpu()。...2.3 Tensor的基本类型转换（也就是float转double，转byte这种。）...= tensor.long()torch.half()将tensor投射为半精度浮点(16位浮点)类型newtensor = tensor.half()torch.int()将该tensor投射为int
参数：x: bool型张量。y: bool型张量。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...参数：x: bool型张量。y: bool型张量。name:操作的名称(可选)。返回：bool类型的张量。...参数：x: bool型张量。y: bool型张量。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...to_prototo_proto(export_scope=None)将变量转换为VariableDef协议缓冲区。参数：export_scope:可选的字符串。名称要删除的范围。...如果使用者在不同的设备上，它将获得变量的副本。返回值：包含变量值的张量。
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