tensorflow中的數(shù)據(jù)類型dtype用法說明

更新時間：2021年05月26日 14:49:45 作者：知了不知蟬鳴驚

這篇文章主要介紹了tensorflow中的數(shù)據(jù)類型dtype用法說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

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)。

tf.uint8：8位無符號整數(shù)。

tf.uint16：16位無符號整數(shù)。

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。

tf.string：字符串。

tf.bool：布爾型。

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)

dtype:查看數(shù)據(jù)類型

astype：轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型

在這里插入圖片描述

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。

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）