tf.cast()函数解析

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tf.cast()函数用于执行 tensorflow 中张量数据类型转换。

tf.cast(
	x, 
	dtype, 
	name=None
)

参数：

• x：待转换的数据（张量）
• dtype：目标数据类型
• name：可选参数，定义操作的名称

将x的数据格式转化成dtype。

例如，原来x的数据格式是bool，那么将其转化成float以后，就能够将其转化成0和1的序列，反之也可以。

tensorflow中的数据类型列表如下：

Python 类型	描述
tf.float32	32 位浮点数
tf.float64	64 位浮点数
tf.int64	64 位有符号整型
tf.int32	32 位有符号整型
tf.uint8	8 位无符号整型.
tf.string	可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组
tf.bool	布尔型

例子：

import tensorflow as tf
 
x = tf.Variable([1,2,3,4,5])
y = tf.cast(x,dtype=tf.float32)
 
print('x: {}'.format(x))
print('y: {}'.format(y))
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(y)
    print(sess.run(y))

> x: <tf.Variable 'Variable:0' shape=(5,) dtype=int32_ref>
  y: Tensor("Cast:0", shape=(5,), dtype=float32)
  [ 1.  2.  3.  4.  5.]

参考文章：

tf.cast()数据类型转换