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這篇文章主要介紹了TensorFlow中數據類型信息及轉換的示例分析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
在tf中，數據類型有整型（默認是int32），浮點型（默認是float32），以及布爾型，字符串。
查看tensor在哪（CPU上面或者GPU上面），可以通過.cpu()，.gpu()進行轉換，如果數據所在的處理器位置不一樣，則不能進行計算。
將數據轉換成numpy格式。
查看形狀，.ndim查看維度，.is_tensor查看是不是tensor類型。
將數據轉換成tensor類型，當從Numpy轉換成tensor的時候，會默認是int64，需要指定一下類型，才能成為tf默認的類型也就是int32。
可以實現tensor的數據類型轉換。
注意：在深度學習中，是需要對參數求梯度的，需要variable包裝一下，就擁有了trainable屬性，這樣就才求梯度。假如是自己寫傳播過程，更新后的參數也需要用variable包裝。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“TensorFlow中數據類型信息及轉換的示例分析”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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