从检查点或冻结图更改张量的数据类型

是指在深度学习模型中，通过修改张量的数据类型来实现特定的需求。通常情况下，这是通过类型转换操作来实现的。

在深度学习中，张量是一个多维数组，可以存储模型的输入、输出和中间结果。每个张量都有一个数据类型，例如浮点数型、整数型等。不同的数据类型具有不同的精度和表示范围。

当需要更改张量的数据类型时，可以使用类型转换操作。这可以通过在代码中显式指定转换的目标数据类型来实现。例如，可以将一个浮点数张量转换为整数类型，或者将一个整数张量转换为浮点数类型。

改变张量的数据类型可以有多种用途和应用场景。一些常见的应用包括：

1. 内存优化：不同数据类型的张量占用的内存空间不同。在某些情况下，将浮点数型的张量转换为低精度的整数型或半精度浮点数型，可以减少模型的内存占用，提高计算性能。
2. 模型兼容性：在模型迁移或跨平台部署时，可能需要将模型中的张量数据类型转换为目标平台所支持的类型。这可以确保模型能够正确加载和运行。
3. 计算精度调整：在一些特定的应用场景中，可以根据需要调整张量的数据类型，以平衡计算精度和计算性能。例如，某些任务可能可以使用低精度的浮点数型来加速计算，而不会显著影响结果的准确性。

腾讯云提供了一系列的产品和服务，可以用于云计算场景下的深度学习模型开发和部署。以下是一些相关产品和产品介绍链接地址：

1. 腾讯云深度学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tla） 腾讯云提供的一站式深度学习平台，支持基于TensorFlow和PyTorch等框架的模型训练、调优和部署。
2. 腾讯云AI推理（https://cloud.tencent.com/product/tci） 腾讯云提供的高性能AI推理服务，支持将训练好的模型快速部署到云端进行推理，提供多种类型的模型推理加速器。

请注意，以上仅为示例，腾讯云还提供更多与云计算和深度学习相关的产品和服务。具体的选择应根据实际需求和场景来确定。