Python Tensorflow.bitcast()方法

TensorFlow是谷歌设计的开源python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

bitcast()是tensorflow库中的一个方法，用于将一个张量从一种类型比特化为另一种类型。它并不复制数据。

语法:

tf.bitcast(
    input, type, name
)

参数：
1.输入：是张量，这个张量允许的类型是bfloat16, half, float32, float64, int64, int32, uint8, uint16, uint32,uint64, int8, int16, complex64, complex128, qint8, quint16, qint32。uint64, int8, int16, complex64, complex128, qint8, quint8, qint16, quint16, qint32。
2.类型：它定义了需要比特化的输入的dtype。
3. name: 它是一个可选的参数。它被用来给操作一个名字。

返回：它返回一个类型为type的张量。

注意： bitcast不能用来将实数dtype转换为复数dtype。它将引发InvalidArgumentError。

示例 1:

# importing the library
import tensorflow
  
# initializing the constant tensor of dtype unit32
a = tensorflow.constant(0xffffffff, dtype=tensorflow.uint32)
  
# Checking the initialized tensor
print('a:',a)
  
# bitcasting to dtype unit8
b = tensorflow.bitcast(a, tensorflow.uint8)
  
# Checking the bitcasted tensor
print('b:',b)

输出:

a: tf.Tensor(4294967295, shape=(), dtype=uint32)
b: tf.Tensor([255 255 255 255], shape=(4,), dtype=uint8)

示例 2:

这个例子试图将一个实数dtype比特化为复数dtype

# importing the library
import tensorflow
  
# initializing the constant tensor of dtype unit32
a = tensorflow.constant(0xffffffff, dtype=tensorflow.uint32)
  
# Checking the initialized tensor
print('a:',a)
  
# bitcasting to dtype complex128
b = tensorflow.bitcast(a, tensorflow.complex128)