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tensorflow中的數(shù)據(jù)類型dtype用法說明

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Tensorflow中,主要有以下幾種數(shù)據(jù)類型(dtype),在舊版本中,不用加tf也能使用。

有符號整型

tf.int8:8位整數(shù)。

tf.int16:16位整數(shù)。

tf.int32:32位整數(shù)。

tf.int64:64位整數(shù)。

無符號整型

tf.uint8:8位無符號整數(shù)。

tf.uint16:16位無符號整數(shù)。

浮點型

tf.float16:16位浮點數(shù)。

tf.float32:32位浮點數(shù)。

tf.float64:64位浮點數(shù)。

tf.double:等同于tf.float64。

字符串型

tf.string:字符串。

布爾型

tf.bool:布爾型。

復數(shù)型

tf.complex64:64位復數(shù)。

tf.complex128:128位復數(shù)。

補充:tensorflow及numpy的數(shù)據(jù)類型對象Dtype總結(jié)

1.dtyte與astype

dtype:查看數(shù)據(jù)類型

astype:轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型

2.tensorlow數(shù)據(jù)類型對象Dtype

名稱 描述
tf.float16 16位半精度浮點
tf.float32 32位單精度浮點
tf.float64 64位雙精度浮點
tf.bfloat16 16位截斷浮點
tf.complex64 64位單精度復數(shù)
tf.complex128 128位雙精度復數(shù)
tf.int8 8位有符號整數(shù)
tf.uint8 8位無符號整數(shù)
tf.uint16 16位無符號整數(shù)
tf.int16 16位有符號整數(shù)
tf.int32 32位有符號整數(shù)
tf.int64 64位有符號整數(shù)
tf.bool 布爾值
tf.string 字符串
tf.qint8 量化的8位帶符號整數(shù)
tf.quint8 量化的8位無符號整數(shù)
tf.qint16 量化的16位有符號整數(shù)
tf.quint16 量化的16位無符號整數(shù)
tf.qint32 量化的32位有符號整數(shù)

tf.as_dtype()函數(shù)將numpy類型和字符串類型名稱轉(zhuǎn)換為DType對象。

3.numpy數(shù)據(jù)類型對象dtype

名稱 描述
np.bool_ 布爾型數(shù)據(jù)類型
np.int_ 默認的整數(shù)類型
np.intc 與 C 的 int 類型一樣,一般是 int32 或 int 64
np.intp 用于索引的整數(shù)類型,一般是 int32 或 int64
np.int8 8位整數(shù)即1字節(jié)(-128 to 127)
np.int16 16位整數(shù)(-32768 to 32767)
np.int32 32位整數(shù)(-2147483648 to 2147483647)
np.int64 64位整數(shù)(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
np.uint8 8位無符號整數(shù)(0 to 255)
np.uint16 16位無符號整數(shù)(0 to 65535)
np.uint32 32位無符號整數(shù)(0 to 4294967295)
np.uint64 64位無符號整數(shù)(0 to 18446744073709551615)
np.float_ float64 簡寫,即64位雙精度浮點數(shù)
np.float16 16位半精度浮點數(shù),包括:1 個符號位,5 個指數(shù)位,10 個尾數(shù)位
np.float32 32位 單精度浮點數(shù),包括:1 個符號位,8 個指數(shù)位,23 個尾數(shù)位
np.float64 64位雙精度浮點數(shù),包括:1 個符號位,11 個指數(shù)位,52 個尾數(shù)位
np.complex_ complex128 簡寫,即 128 位復數(shù)
np.complex64 復數(shù),表示雙 32 位浮點數(shù)(實數(shù)部分和虛數(shù)部分)
np.complex128 復數(shù),表示雙 64 位浮點數(shù)(實數(shù)部分和虛數(shù)部分)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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