如何将 int32 张量转换为 float32

Question

如何在int32张量流float32中投射张量。我不明白有什么tf.cast作用。它似乎没有做任何事情。

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.enable_eager_execution()

a = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]])
b = tf.cast(a, dtype=tf.float32)

print(tf.shape(a))
print(tf.shape(b))

输出；

tf.Tensor([2 4], shape=(2,), dtype=int32) #a   
tf.Tensor([2 4], shape=(2,), dtype=int32) #b

Answer 1

如果你只是使用;

print(a)
print(b)

你会得到正确的结果；

tf.Tensor(
[[1 2 3 4]
 [1 2 3 4]], shape=(2, 4), dtype=int32) #a
tf.Tensor(
[[1. 2. 3. 4.]
 [1. 2. 3. 4.]], shape=(2, 4), dtype=float32) #b

所以tf.cast()按预期工作！

随着tf.shape()你得到解释输入的形状细节的结果。

返回： 类型为 out_type 的张量。

out_type：（可选）操作的指定输出类型（int32 或 int64）。默认为 tf.int32

因此，dtype的tf.shape()结果，是dtype由此产生的“的形状，详细说明张量”，而不是a，或b