一、數據類型

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。

二、數據類型信息

①.device

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。

②.numpy()

將數據轉換成numpy格式。

③.shape / .ndim

查看形狀，.ndim查看維度，.is_tensor查看是不是tensor類型。

三、數據類型轉換

①tf.convert_to_tensor

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。

②tf.cast()

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。

以上就是TensorFlow人工智能學習數據類型信息及轉換的詳細內容，更多關于TensorFlow數據類型的資料請關注服務器之家其它相關文章！

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