tf.cast用法

最新推荐文章于 2021-08-13 15:06:14 发布

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本文介绍了如何使用TensorFlow中的tf.cast函数来转换张量的数据类型。通过一个具体的例子展示了将一个整型张量转换为浮点型张量的过程，并展示了在TensorFlow会话中查看转换前后张量数据类型的步骤。

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tf.cast：用于改变某个张量的数据类型

例如：

import tensorflow as tf;
import numpy as np;

A = tf.convert_to_tensor(np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]]))

with tf.Session() as sess:
	print A.dtype
	b = tf.cast(A, tf.float32)
	print b.dtype

输出：

<dtype: 'int64'>
<dtype: 'float32'>

开始的时候定义A没有给出类型，采用默认类型，整形。利用tf.cast函数就改为float类型

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tf.data.Dataset 使用方法总结

爱在深秋

09-16

6018

前言提示：本文基于tensorflow2.1.0编写, 总结了数据输入管道的基本使用步骤。一、数据输入管道是什么？除GPU 和 TPU 等硬件加速设备外, 高效的数据输入管道也可以很大程度提升模型的能,减少模型的训练时间. 数据输入管道实际上是一个ELT过程, 读取预处理加载到模型当中二、使用步骤 1.预处理函数注意事项: 一般图像处理中,高速数据管道是为了解决,图像数据加载过慢,加速图像数据的加载过程. 在编写预处理函数时,一般输入是已经处理好(例如划分好的训练集的图片路

tf.cast

最新发布

08-05

引用[2]中展示了`tf.cast`的用法，它用于改变张量的数据类型。因此，我们可以这样回答用户：这段代码的作用是将图像像素值归一化到[-1, 1]的范围内。首先，将图像张量的数据类型转换为float32，然后通过除以127....

class ClassSpecificPrecision(tf.keras.metrics.Metric): def __init__(self, class_id, num_classes=8, name="class_precision", **kwargs): """ 为指定类别计算精确率参数: class_id: 要计算精确率的类别ID (0-7) num_classes: 总类别数 (默认为8) name: 指标名称 """ super().__init__(name=name, **kwargs) self.class_id = class_id self.num_classes = num_classes # 初始化真正例(TP)和预测正例(PP)计数器 self.true_positives = self.add_weight( name="tp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) self.predicted_positives = self.add_weight( name="pp", initializer="zeros", dtype=tf.float32) def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None): # 将标签转换为整数类型 y_true = tf.cast(y_true, tf.int32) # 获取预测类别 (形状: [batch_size]) y_pred_class = tf.argmax(y_pred, axis=-1, output_type=tf.int32) # 计算真正例 (TP): 实际为class_id且预测为class_id true_positive = tf.logical_and( tf.equal(y_true, self.class_id), tf.equal(y_pred_class, self.class_id) ) # 计算预测正例 (PP): 预测为class_id (不论实际类别) predicted_positive = tf.equal(y_pred_class, self.class_id) # 应用样本权重 (如果提供) if sample_weight is not None: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) * sample_weight predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) * sample_weight else: true_positive = tf.cast(true_positive, tf.float32) predicted_positive = tf.cast(predicted_positive, tf.float32) # 更新状态变量 self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(true_positive)) self.predicted_positives.assign_add(tf.reduce_sum(predicted_positive)) def result(self): # 避免除以零错误 return tf.where( self.predicted_positives > 0, self.true_positives / self.predicted_positives, 0.0 ) def reset_state(self): # 重置计数器 self.true_positives.assign(0.0) self.predicted_positives.assign(0.0) 上面自定义的指标输出为什么会超过100.0

07-26

y_true = tf.one_hot(tf.cast(y_true, tf.int32), depth=self.num_classes) # 或者直接使用索引（假设y_true是整数标签，形状为[batch_size]） # 我们关注的是特定类别class_id y_true_class = y_true[..., self...

关于tf.TFRecordReader()函数的用法解析

09-17

其中，`tf.TFRecordReader()`是一种常用的数据读取方法，它能够高效地从TFRecords文件中读取数据。 #### 二、TFRecords文件简介 TFRecords文件是一种由TensorFlow提供的用于存储序列化示例的文件格式。这种文件格式...

tf.cast()函数使用

08-13

1022

tf.cast()函数的作用是执行 tensorflow 中张量数据类型转换，比如读入的图片如果是int8类型的，一般在要在训练前把图像的数据格式转换为float32。 cast定义： cast(x, dtype, name=None) 第一个参数 x: 待转换的数据（张量）第二个参数 dtype：目标数据类型第三个参数 name：可选参数，定义操作的名称 int32转换为float32： import tensorflow as tf ...

tf.cast的使用方法

kunshaoscience的博客

07-29

970

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

tf.cast的使用

u010211479的博客

11-10

4368

这些东西还是看官方文档才能理解的更加透彻。 cast(x, dtype, name=None) 将x的数据格式转化成dtype.例如，原来x的数据格式是bool，官方解释https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/cast

tf.cast()函数

lazy_er的博客

08-23

765

tf.cast()作用是执行 tensorflow 中张量数据类型转换 cast(x, dtype, name=None) x: 待转换的数据（张量） dtype：目标数据类型第三个参数 name：可选参数，定义操作的名称比如把Int型转换为float型 ...

tf.cast()使用

liang_yy的博客

07-03

513

tf.cast()函数是将tensorflow中数据类型转换为其他类型的函数：cast(x, dtype, name=None) y = 3 x = tf.cast(y, dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print(sess.run(x)) 输出结果: 3.0 ...

tf.cast()的用法

11-20

232

cast( x, dtype, name=None ) 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。 a = tf.Variable([1,0,0,1,1]) b = tf.cast(a,dtype=tf.bool) sess=tf.InteractiveSession() ...

tf.cast()函数介绍和示例

wk的博客

09-07

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tf.cast()函数介绍和示例 tf.cast(x, dtype, name=None) 释义：数据类型转换 x，输入张量 dtype，转换数据类型 name，名称示例： import tensorflow as tf X = tf.constant([1,2,3,4,5], dtype=tf.int32) Y = tf.cast(X, dtype=tf.float32) with t...

[482]tf.cast()

周小董

01-03

1833

tf.cast(x, dtype, name=None) 此函数是类型转换函数参数: x：输入 dtype：转换目标类型 name：名称返回：Tensor 例： # tensor `a` is [1.8, 2.2], dtype=tf.float tf.cast(a, tf.int32) ==> [1, 2] # dtype=tf.int32 a = tf.Variable(...