可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the complex128.3、tf.to_complex64函数将张量转换为complex64类型。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the complex64.4、tf.to_double函数将张量强制转换为float64类型。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the float64.4、tf.to_float函数将张量强制转换为float32类型。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the float32.5、tf.to_int32函数将张量转换为int32类型。...可能产生的异常：TypeError: If x cannot be cast to the int32.6、tf.to_int64函数将张量转换为int64类型。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16' ) 将张量强制转换为bfloat16类型。 参数: x: 张量或稀疏张量。...name: 操作的名称(可选)。 返回值: 与x形状相同的张量或稀疏张量，类型为bfloat16。...异常: TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16....原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/to_bfloat16?hl=en
tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 将张量强制转换为float32类型。 参数: x: 张量或稀疏张量。 name: 操作的名称(可选)。...返回值: 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为float32。 异常: TypeError: If x cannot be cast to the float32....原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/to_float?hl=en
通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。...此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。...这个构造函数创建一个变量Op和一个赋值Op来将变量设置为其初始值。参数：initial_value:张量，或可转换为张量的Python对象，它是变量的初值。...dtype:如果设置了，initial_value将转换为给定的类型。如果没有，要么保留数据类型(如果initial_value是一个张量)，要么由convert_to_张量决定。...name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与params相同的类型。to_prototo_proto(export_scope=None)将变量转换为VariableDef协议缓冲区。
class TFLiteConverter: 将TensorFlow模型转换为output_format。class TargetSpec: 目标设备规格。...(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。...这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。...十、tf.lite.TocoConverter使用TOCO将TensorFlow模型转换为output_format。这个类已经被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。
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() ?...() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是，要先将cuda类型转换为cpu类型，才能进一步将该类型转换为numpy类型。...（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。...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
，Tensor对象是不可迭代的，也就是不能有如下操作： for _ in tf.range(4): # typeError tf.range(3,18,3)# [3 6 9 12 15] 输出： <...数据类型 TensorFlow 采用 Python 原生类型: 布尔, 数值(int, float), 字符串 单个值将转换为0-d张量（或标量），值列表将转换为1-d张量（向量），值列表将转换为2-d...'> 尽可能使用TF DType 1.Python原生类型：TensorFlow必须推断Python类型 使用Python类型来指定TensorFlow对象既快速又简单，并且对于原型设计思想非常有用。...2.NumPy阵列：NumPy不兼容GPU 将数据传递给TensorFlow时，可以将数据转换为适当的类型，但某些数据类型仍然可能难以正确声明，例如复数。...因此，建议将手工定义的Tensor对象创建为NumPy数组。 常数有什么问题？
.): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。....): 通过平铺一个给定的张量来构造一个张量。timestamp(...): 提供从纪元开始的时间(以秒为单位)。to_bfloat16(...): 将张量强制转换为bfloat16类型。....): 将张量转换为类型为complex128的张量。(弃用)to_complex64(...): 将张量转换为complex64类型。....): 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。...path_to_str(...): 将类路径对象的输入转换为str类型。
背景 分割网络在进行上采样的时候我用的是双线性插值上采样的，而Keras里面并没有实现双线性插值的函数，所以要自己调用tensorflow里面的tf.image.resize_bilinear()函数来进行...resize,如果直接用tf.image.resize_bilinear()函数对Keras张量进行resize的话，会报出异常，大概意思是tenorflow张量不能转换为Keras张量，要想将Kears...Tensor转换为 Tensorflow Tensor需要进行自定义层，Keras自定义层的时候需要用到Lambda层来包装。...has no attribute ‘update’ TypeError: cannot deepcopy this pattern object TypeError: can’t pickle module...一个张量 如果为重塑形状指定了张量，则保存模型（保存）将失败 您可以使用save_weights而不是save进行保存 补充知识：Keras 添加一个自定义的loss层（output及compile中，
本文的主要内容安排如下： 基本的操作 张量类型 导入数据 lazy loading 我们首先介绍一下TensorBoard的使用，然后介绍TensorFlow的基本ops，之后介绍张量的数据类型，最后介绍一下如何将自己的输入导入模型...当用户在TensorBoard激活的TensorFlow程序中执行某些操作时，这些操作将导出到事件日志文件中。...TensorBoard能够将这些事件文件转换为可视化文件，从而可以深入了解模型的结构及其运行时的行为。 让我们从一个小例子中，看看TensorBoard如何使用。...，和Numpy对象不同，tensor是不可以迭代的(iterable)，所以下列操作是非法的： for _ in tf.linspace(0.0, 10.0, 4): # TypeError for _...单个值可以被转换成0-d张量（标量）、列表可以被转换为1-d张量（向量）、二级列表可以被转换为2-d张量（矩阵）。
---- 一、使用方法 一个类，初始化器，它生成具有常量值的张量。...由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。...如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。...如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。 参数： value: Python标量、值列表或元组，或n维Numpy数组。...如果为真，如果value的形状与初始化张量的形状不兼容，初始化器将抛出错误。
我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
最后一个属性表示的是张量的类型，每个张量都会有唯一的类型，常见的张量类型如图1-1所示。 ? 图1-1 常用的张量类型 我们需要注意的是要保证参与运算的张量类型相一致，否则会出现类型不匹配的错误。...如程序1-2所示，当参与运算的张量类型不同时，Tensorflow会报类型不匹配的错误： 程序1-2： import tensorflow as tf m1 = tf.constant([5,1]) m2...正如程序的报错所示：m1是int32的数据类型，而m2是float32的数据类型，两者的数据类型不匹配，所以发生了错误。所以我们在实际编程时，一定注意参与运算的张量数据类型要相同。...如：上例中的实际shape为(2,0)，若我们将参数中的shape属性改为(2,1)，程序就会报如下错误： TypeError: Expected Tensor's shape: (2, 1), got...首先，我们要知道一定要用和保存变量相同的Saver对象来恢复变量。其次，不需要事先对变量进行初始化。
原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同：在TensorFlow中，是使用转置数据的复制来生成张量的，而在NumPy中，t.T是数据的转置视图。...为了避免这样，TensorFlow不会自动做任何类型转换：只是如果用不兼容的类型执行了张量运算，TensorFlow就会报异常。...字符串张量 类型是tf.string的常规张量，是字节串而不是Unicode字符串，因此如果你用Unicode字符串（比如，Python3字符串café）创建了一个字符串张量，就会自动被转换为UTF-...另外，也可以用tf.int32类型的张量表示Unicode字符串，其中每项表示一个Unicode码（比如，[99, 97, 102, 233]）。...当将这个类的实例当做函数使用时会调用update_state()方法（正如Precision对象）。它能用每个批次的标签和预测值（还有样本权重，但这个例子忽略了样本权重）来更新变量。
这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...TensorFlow的计算图模型使得其不用用类似于Python的pdb等多用途的调试器来调试例如模型内部状态。tfdbg专门用来诊断这中类型的问题，并查明问题首先暴露出来的那个确切的节点。...在这个例子中，我们将注册一个称作tfdbg.has_inf_or_nan的张量过滤器，它仅仅确定了图中的任何一个中间张量，是否存在任何的nan或者inf数值。.... 04 离线调试远程运行的会话 有时候，你的模型运行在远程的机器或者进程上，你无法通过终端接触到。...这会导致，在Session.run()被调用时，中间的张量和运行时的图被转储到你选择的一个共享存储位置上。
标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...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。...but specify anyway 接下来，将所有数据点（x）归一化为float32类型的浮点数范围为 0 到 1。...tf.data.Dataset对象由一系列元素组成，其中每个元素包含一个或多个张量对象。 tf.data.Iterator是一种用于遍历数据集以便可以访问其中的连续单个元素的方法。...OHE 示例 1 在此示例中，我们使用tf.one_hot()方法将十进制值5转换为一个单编码的值0000100000： y = 5 y_train_ohe = tf.one_hot(y, depth=
9 章，60 子模块TensorFlow介绍说明TensorFlow的数据流图结构应用TensorFlow操作图说明会话在TensorFlow程序中的作用应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作应用...例如: c = tf.matmul(a, b) 创建了一个Operation对象，类型为 MatMul类型, 它将张量a, b作为输入，c作为输出,，并且输出数据，打印的时候也是打印的数据。...张量名称的形式为 ":"，其中："" 是生成该张量的指令的名称"" 是一个整数，它表示该张量在指令的输出中的索引2.2.4.2 指令名称tf.Graph对象为其包含的...类来表示客户端程序（通常为 Python 程序，但也提供了使用其他语言的类似接口）与 C++ 运行时之间的连接2 tf.Session 对象使用分布式 TensorFlow 运行时提供对本地计算机中的设备和远程设备的访问权限...TypeError：如果fetches或者feed_dict键的类型不合适。ValueError：如果fetches或feed_dict键无效或引用 Tensor不存在的键。
传入一个单一的Tensor值，输出同样的值给直接相连的结点。 为了方便，这个函数帮我们自动将数值常量5和9转换成Tensor对象。...通过图形的基本数据单位是数值、布尔值或字符串元素。当我们从上一个代码示例中打印出张量对象c时，我们看到它的数据类型是一个浮点数。因为我们没有指定数据的类型，所以TensorFlow自动默认为它。...例如，9被视为整数，而像9.1这样有小数点的任何数都被视为浮点数。 我们可以通过在创建张量对象时指定要处理的数据类型来显式地选择数据类型。...将None作为形状传递将告诉TensorFlow允许任何形状的张量。...小贴士：值必须与Tensor 键具有相同的类型（或能够转换为相同的类型） 下图所示是使用 feed_dic 去重写之前图中的 a 值： /** feed_dict.py **/import tensorflow
TensorFlow中的边可以分为两类：正常边传输数据结构（张量），其中一个操作的输出可能成为另一个操作的输入，而特殊边则用于控制两个节点之间的依赖关系来设置一个节点等待另一个节点完成的操作顺序。...作为构造函数参数传递的初始值表示可作为张量转换或返回的张量或对象。...类型：分配给张量元素的数据类型。 为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。...这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?...张量，这可以帮助开发人员将Python对象转换成张量对象。
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