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tf.to_float

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狼啸风云

发布于 2022-10-28 07:18:53

发布于 2022-10-28 07:18:53

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代码可运行

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文章被收录于专栏：计算机视觉理论及其实现计算机视觉理论及其实现

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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

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原始发表：2022-10-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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typeerror 异常

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(

狼啸风云

2019/06/19

4680

tf.less( x, y, name=None)返回(x < y)元素的真值。参数:x: 张量。必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y: 张量。必须具有与x相同的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:bool类型的张量。原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs

狼啸风云

2019/06/19

5500

查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。如果输入是一个向量(秩=1)，找到向量中k个最大的元素，并将它们的值和索引作为向量输出。因此value [j]是输入的第j个最大的条目，它的索引是index [j]。矩阵(分别地。，计算每一行的前k个条目(resp)。沿着最后一个维度的向量)。因此,

狼啸风云

2019/06/17

1.2K0

创建一个常数张量。得到的张量由类型为dtype的值填充，由参数值和(可选的)形状指定。参数值可以是常量值，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shape参数所暗示的元素数量(如果指定)。如果列表长度小于按形状指定的元素数量，则列表中的最后一个元素将用于填充其余条目。参数形状是可选的。如果存在，它指定得到的张量的维数。如果不存在，则使用值的形状。如果未指定参数dtype，则从值的类型推断类型。

狼啸风云

2019/06/13

8040

tf.maximum和tf.minimum

tensorflow api python https

tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。参数: x: 张

狼啸风云

2022/10/28

4350

tf.shape( input, name=None, out_type=tf.int32)返回张量的形状。这个操作返回一个表示输入形状的一维整数张量。例如:t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])tf.shape(t) # [2, 2, 3]参数:input: 张量或稀疏张量。name: 操作的名字(可选的)。out_type: 操作的指定输出类型 (int32 or int64)(可选的).返

狼啸风云

2019/06/25

1.2K0

tf.math.greater

返回元素(x > y)的真值。tf.math.greater( x, y, name=None)参数:x: 张量。必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y: 张量。必须具有与x相同的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:bool类型的张量。原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r2.0/

狼啸风云

2019/06/25

7760

腾讯云 math string

参考 tf.less_equal或tf.math.less_equal - 云+社区 - 腾讯云

狼啸风云

2022/10/28

2710

tf.variables_initializer

返回初始化变量列表的Op。在会话中启动图形之后，可以运行返回的Op来初始化var_list中的所有变量。这个Op并行运行var_list中所有变量的初始化器。调用initialize_variables()相当于将初始化器列表传递给Group()。但是，如果var_list为空，函数仍然返回一个可以运行的Op。那个行动没有效果。

狼啸风云

2019/06/17

8340

tf.equal或tf.math.greater_equal

原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/greater_equal

狼啸风云

2019/06/17

3.1K0

tf.summary.image

height image max output size

摘要最多有max_output包含图像的摘要值。图像由张量构成，张量必须为4-D，形状[batch_size, height, width, channels]，通道可以是:

狼啸风云

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tensorflow deprecated double typeerror 索引

tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：实数：tf.float32 tf.float64整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8布尔：tf.bool复数：tf.complex64 tf.complex1281、tf.to_bfloat16函数将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated)tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16')参数：x:张量或稀疏张量或索引切片。name:

狼啸风云

2019/08/14

5.5K0

创建一个所有元素都为零的张量。这个操作返回一个类型为dtype的张量，其中shape shape和所有元素都设置为零。例如:

狼啸风云

2019/06/17

7080

tf.less_equal或tf.math.less_equal

原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/less_equal

狼啸风云

2019/06/17

2.5K0

axis int range split valueerror

将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。

狼啸风云

2019/06/17

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返回一个独热张量。索引中由索引表示的位置取值on_value，而所有其他位置取值off_value。on_value和off_value必须具有匹配的数据类型。如果还提供了dtype，则它们必须与dtype指定的数据类型相同。如果没有提供on_value，它将默认为值1，类型为dtype。如果没有提供off_value，它将默认值为0，类型为dtype。如果输入索引的秩为N，那么输出的秩为N+1。新轴是在维度轴上创建的(缺省值:新轴附加在末尾)。如果索引是标量，则输出形状将是长度深度向量。如果索引是长度特征向量，则输出形状为:

狼啸风云

2019/06/25

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tensorflow numpy 文件存储 python

封装一个python函数并将其用作TensorFlow op。给定一个python函数func，它以numpy数组作为参数并返回numpy数组作为输出，将这个函数包装为张量流图中的一个操作。下面的代码片段构造了一个简单的TensorFlow图，它调用np.sinh() NumPy函数作为图中的操作:

狼啸风云

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pad一个张量。这个操作根据指定的paddings填充一个tensor。padding是一个形状为[n, 2]的整数张量，其中n是张量的秩。对于输入的每个维度D，paddings[D, 0]表示在该维度tensor的内容之前要添加多少个值，paddings[D, 1]表示在该维度张量的内容之后要添加多少个值。如果mode是“REFLECT”，那么paddings[D, 0]和paddins[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D) - 1。如果mode是“SYMMETRIC”，那么paddings[D, 0]和paddings[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D)。

狼啸风云

2019/06/25

1.3K0

bash bash 指令

根据索引从params坐标轴中收集切片。标必须是任何维度(通常是0-D或1-D)的整数张量。产生一个带有形状参数的输出张量，其中: params.shape[:axis] + indices.shape + params.shape[axis + 1:]。

狼啸风云

2019/06/13

1.3K0

在N-D网格上广播用于评估的参数。给定N个一维坐标数组*args，返回一个N- d坐标数组的列表输出，用于计算N- d网格上的表达式。

狼啸风云

2019/06/17

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这个人很懒，什么都没有留下～

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