Làm thế nào để chuyển đổi tf.int64 sang tf.float32?

Question

tôi đã cố gắng:

lỗi

test_image = tf.convert_to_tensor(img, dtype=tf.float32) 

Rồi sau xuất hiện:

ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int64: 'Tensor("test/ArgMax:0", shape=TensorShape([Dimension(None)]), dtype=int64)' 

Answer 1

Rất tiếc, tôi thấy các chức năng trong các API ...

tf.to_float(x, name='ToFloat') 

Answer 2

Bạn có thể đúc thường sử dụng:

tf.cast(my_tensor, tf.float32) 

Thay thế tf.float32 bằng loại mong muốn của bạn.

---

Sửa: Có vẻ như tại thời điểm ít nhất, đó tf.cast sẽ không đúc một dtype unsigned (ví dụ tf.uint8). Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể truyền tới số tương đương đã ký và sử dụng tf.bitcast để hoàn thành. ví dụ.

tf.bitcast(tf.cast(my_tensor, tf.int8), tf.uint8) 

Answer 3

Bạn có thể sử dụng tf.cast(x, tf.float32) hoặc tf.to_float(x), cả hai đều được đúc thành float32.

Ví dụ:

sess = tf.Session() 

# Create an integer tensor. 
tensor = tf.convert_to_tensor(np.array([0, 1, 2, 3, 4]), dtype=tf.int64) 
sess.run(tensor) 
# array([0, 1, 2, 3, 4]) 

# Use tf.cast() 
tensor_float = tf.cast(tensor, tf.float32) 
sess.run(tensor_float) 
# array([ 0., 1., 2., 3., 4.], dtype=float32) 

# Use tf.to_float() to cast to float32 
tensor_float = tf.to_float(tensor) 
sess.run(tensor_float) 
# array([ 0., 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)