TensorFlow变量float64和float32 - 腾讯云开发者社区

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数张量类型维数阶名字例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...tf.Variable：标记变量四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy..., numpy=array([ 6., 15.])> tf.Variable tf.Variable()将函数标记为可训练，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。..., numpy= array([[-1.3200597 , 1.123157 ], [ 0.4855043 , -0.06241844]], dtype=float32)> 上面变量w...，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((输入特征,标签)) In [14

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Python中float类型、float32类型和float64类型的表示精度，所需内存及其之间的转换

表示精度和所需内存 float类型和float64类型是一样的，都需要64个bits，而float32需要32个bits。...精度方面，float类型和float64类型在十进制中可以有16位，而float32类型在十进制中有8位，如下： >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333...‘float’转’float64’ x x x原本是’float’类型的 x = np.float64(x) 经过上面的 x x... x就变成了’float64’类型 2.’float64’转‘float’ y y y原本是’float64’类型的 y = np.float(y) 经过上面的...‘float64’与‘float32’之间的转换 >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>>

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Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型

在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。...另一种方法是半浮点量化，今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量（const），将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。...for op in ops: print(op.name) return sess 2 重写BatchNorm 由于BatchNorm对精度比较敏感，需要保持float32...target_graph_def, logdir=save_path, name=name, as_text=as_text) print("Converting done ...") 4 完整的代码 import tensorflow...as tf from tensorflow.core.framework import types_pb2, graph_pb2, attr_value_pb2 from tensorflow.tools.graph_transforms

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Tensorflow技术点整理(二)

] [4. 0. 5. 0.]], shape=(2, 4), dtype=float32) 这里跟PyTorch不同的是序号定义的不同，PyTorch是上下定义位置，而Tensorflow是左右定义位置...) tf.Tensor([0. 1. 1.5849625], shape=(3,), dtype=float32) 广播机制 import tensorflow as tf..., 4, 6, 3, 5], [2, 3, 4, 4, 5]], dtype=tf.float32) print(tf.math.top_k(a, k=2)) # 预测出来的值是否在4和1...) print(tf.cos(a)) 运行结果 tf.Tensor([1. 1. 1.], shape=(3,), dtype=float32) 统计学函数 import tensorflow...] [3. 4. 2.]], shape=(2, 3), dtype=float32) 图像裁剪 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import

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TensorFlow常用函数

Tensoflow常用函数本文记录的是TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值...tf.Variable：标记变量四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy...(tf.random.normal([2,2], mean=0, stddev=1)) w Out[13]: float32..., numpy= array([[-1.3200597 , 1.123157 ], [ 0.4855043 , -0.06241844]], dtype=float32)> 上面变量w...，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((输入特征,标签)) In [14

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Go语言与AI：使用Go开发AI应用基础

5.1 线性回归模型原理线性回归是一种监督学习算法，用于建模自变量和因变量之间的线性关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。.... + wn*xn + ε 其中，y是因变量，x1, x2, …, xn是自变量，w0, w1, …, wn是模型参数，ε是误差项。...6.1 使用TensorFlow Go API调用模型 TensorFlow提供了Go语言API，我们可以使用它来加载和运行预训练的TensorFlow模型。...这个应用将使用GoCV库进行图像处理，以及TensorFlow Go API来加载和运行预训练的图像分类模型。...data := imgRGB.DataPtrFloat32() tensor, err := tensorflow.NewTensor([1][224][224][3]float32{}) // 假设输入形状为

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Tensorflow：模型变量保存

参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...比如在测试或离线预测时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播计算得到输出层即可，而不需要类似的变量初始化，模型保存等辅助节点的信息。...Tensorflow 提供了 convert_varibales_to_constants 函数，通过这个函数可以将计算图中的变量及其取值通过常量的方式保存，这样整个 Tensorflow 计算图可以统一存放在一个文件中...将变量取值保存为 pb 文件 # pb文件保存方法 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util...return_elements=["add:0"]) print(sess.run(result)) # Converted 2 variables to const ops. # [array([3.], dtype=float32

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TensorFlow 使用变量共享

参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。...不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。...tf.variable_scope() 在下面的代码中，通过tf.get_variable()创建了名称分别为weights和biases的两个变量。...weights和biases。...foo_scope2: assert foo_scope2.name == "foo" # Not changed. variable scope的Initializers可以创递给子空间和tf.get_variable

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2.2 TensorFlow变量管理

变量命名空间 2.1 变量共享 2.2 tf.name_scope()和tf.variable_scope()的区别 3. 占位符和常量 3.1 占位符 3.2 常量 4. 总结参考文献 1....但是在TensorFlow中我们需要注意，变量声明和使用和c语言类似，在声明的过程中需要指明变量类型以及初始值等。...1.1 变量的声明 tensorflow提供了两个变量声明的函数：tf.Variable() 和 tf.get_variable().在功能上两个都是等价的，都是声明一个变量。...tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。...占位符和常量 3.1 占位符 tf.placeholder()函数定义： def placeholder(dtype, shape=None, name=None) dtype：表示tensorflow

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共享变量 tensorflow解读

一个更高明的做法,不用调用类，而是利用TensorFlow 提供了变量作用域机制，当构建一个视图时,很容易就可以共享命名过的变量....变量作用域实例变量作用域机制在TensorFlow中主要由两部分组成： tf.get_variable(, , ): 通过所给的名字创建或是返回一个变量....这里有一些在TensorFlow中使用的初始化变量： tf.constant_initializer(value) 初始化一切所提供的值, tf.random_uniform_initializer(...biases"两个简称.而我们更偏向于用conv1 和 conv2这两个变量的写法,但是不同的变量需要不同的名字.这就是tf.variable_scope() 变量起作用的地方.他为变量指定了相应的命名空间...这种情况下，调用就会搜索一个已经存在的变量，他的全称和当前变量的作用域名+所提供的名字是否相等.如果不存在相应的变量，就会抛出ValueError 错误.如果变量找到了，就返回这个变量.如下： 1with

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tf.matmul() 和tf.multiply()

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64..., float64, int32, complex64, complex128 且张量秩 > 1 的张量。 ...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。 ...引发错误: ValueError: 如果transpose_a 和 adjoint_a, 或 transpose_b 和 adjoint_b 都被设置为真程序示例： import tensorflow...注意：在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。

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谷歌重磅发布TensorFlow 2.0正式版，高度集成Keras，大量性能改进

针对那些想要突破 ML 界限的研究者，谷歌在 TensorFlow 的低级 API 上投入了大量精力：现在可以导出内部使用的所有 ops，并提供关于变量和检查点等重要概念的可继承界面（inheritable...TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。...请使用 tf.keras.models.save_model(..., save_format='tf') 和 tf.keras.models.load_model；层设置默认为 float32，并自动按照输入进行调整...如果某一个模型使用的是 float64，在 2.0 中会直接被改成 float32，并提示：Layer 已被改变。...要解决这个问题，可使用 tf.keras.backend.set_floatx('float64') 进行设置，或在每一层被构建的时候声明 dtype='float64'。

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tf.Variable

给定一个复数张量x，这个操作返回一个类型为float32或float64的张量，这是x中每个元素的绝对值。x中所有的元素必须是复数形式?，绝对值为?。...返回值：一个张量或稀疏张量，其大小、类型和稀疏性与x的绝对值相同。注意，对于complex64或complex128输入，返回的张量类型分别为float32或float64。...支持的类型有:float16、float32、float64、int32、complex64、complex128。通过将相应的标志之一设置为True，可以动态地对矩阵进行换位或附加(共轭和换位)。...支持的类型有:float16、float32、float64、int32、complex64、complex128。通过将相应的标志之一设置为True，可以动态地对矩阵进行换位或附加(共轭和换位)。...我们不能把变量放在set/dictionary中，因为变量变量在启动Tensorflow 2.0时不再可用。

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tf.maximum和tf.minimum

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)。...必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。 y: 张量。必须具有与x相同的类型。 name: 操作的名称(可选)。...必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。 y: 张量。必须具有与x相同的类型。 name: 操作的名称(可选)。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/maximum?...hl=en https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/math/minimum?hl=en

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tf.math.abs或tf.abs

给定一个复数张量x，这个操作返回一个类型为float32或float64的张量。x中的所有元素都必须是a+bj形式的复数。绝对值计算为?。...tf.constant([[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]])tf.abs(x) # [5.25594902, 6.60492229]参数:x: 一个类型为float16、float32...、float64、int32、int64、complex64或complex128的张量或稀疏张量。...返回值:一个张量或稀疏张量，其大小、类型和稀疏性与x的绝对值相同。注意，对于complex64或complex128输入，返回的张量类型分别为float32或float64。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/abs

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TensorFlow中的Variable 变量

简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活

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人工智能之数据分析 numpy：第四章数组属性和数据类型

查看和修改 dtype查看：print(a.dtype) # int32转换（返回新数组）：d = a.astype(np.float64)print(d.dtype) # float64⚠️ astype...内存效率：使用合适精度的类型（如用 float32 代替 float64 可节省 50% 内存）。整数溢出：注意 int8 范围是 -128~127，超出会回绕（不报错！）。...自定义结构化类型在处理图像（常用 uint8）、深度学习（常用 float32）或金融数据（需高精度 float64），选择合适的 dtype 能显著提升性能和内存效率。...从入门到实践》《利用Python进行数据分析》《算法导论中文第三版》《概率论与数理统计（第四版） (盛骤) 》《程序员的数学》《线性代数应该这样学第3版》《微积分和数学分析引论》《（西瓜书）周志华-机器学习》《TensorFlow...机器学习实战指南》《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》《模式识别（第四版）》《深度学习 deep learning》伊恩·古德费洛著花书《Python深度学习第二版(中文版)【纯文本

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雷达系列：如何使用python进行多部雷达数据反演风

TensorFlow 来求解三维风场。...PyDDA 需要启用 TensorFlow 2.6 和 TensorFlow 的 tensorflow-probability 包。...Detecting TensorFlow... TensorFlow detected. Checking for tensorflow-probability......ROI (time, z, y, x) float32 5MB 1.171e+03 1.18e+03 ... 4.09e+03 AZ (time, z, y, x) float64...nan nan nan nan ... nan nan nan nan 可以看到文件中多了u和v变量，反演成功 ds.u <xarray.DataArray 'u' (time: 1, z: 21,

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tf.Tensor

The supported types are: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128...., float64, int32, int64, complex64, or complex128. y: A Tensor of type float16, float32, float64, int32...The supported types are: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128....For example: Args: a: Tensor of type float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 and rank..., float64, int32, int64, complex64, or complex128. y: A Tensor of type float16, float32, float64, int32

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go的数据类型-基本数据类型-浮点型

概述浮点型是一种表示有理数的数据类型，它可以表示小数和大数，Go语言中的浮点型有float32和float64两种类型。...浮点型类型的定义在Go语言中，浮点型类型有float32和float64两种类型，它们分别占用4字节和8字节内存，用于表示单精度和双精度浮点数。...fmt.Println(f2) // 输出 0}上面的代码中，我们定义了一个float32类型变量f1和一个float64类型变量f2，由于它们没有被初始化，所以它们的值都为0.0。...fmt.Println(f2) // 输出 3.1415899999999998}上面的代码中，我们定义了一个float32类型变量f1，然后将它转换为float64类型赋值给变量f2，最后输出它们的值...类型变量f1和f2，并对它们进行加、减、乘、除等运算，并输出了运算结果。

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

Python中float类型、float32类型和float64类型的表示精度，所需内存及其之间的转换

Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型

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TensorFlow常用函数

Go语言与AI：使用Go开发AI应用基础

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共享变量 tensorflow解读

tf.matmul() 和tf.multiply()

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tf.maximum和tf.minimum

tf.math.abs或tf.abs

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