tf.cast：将张量转换为新类型

tf.cast(     x, dtype, name=None )

该操作将x（如果是Tensor）或x.values （如果是SparseTensor或IndexedSlices）强制转换为dtype。

 例子：

import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: x = tf.constant([1.8, 2.2], dtype=tf.float32) print(x) b = tf.dtypes.cast(x, tf.int32) print(b) # 输出结果： # Tensor("Const:0", shape=(2,), dtype=float32) # Tensor("Cast:0", shape=(2,), dtype=int32)

操作支持的数据类型（x和dtype的）为： uint8，uint16，uint32，uint64，int8，int16，int32，int64， float16，float32，float64，complex64，complex128，bfloat16。如果从复杂类型（complex64，complex128）转换为实类型，则仅返回x的实部。如果将实类型转换为复杂类型（complex64，complex128），则将返回值的虚部设置为0。这里对复杂类型的处理与numpy的行为相匹配。 

Args

x一个Tensor或者SparseTensor或IndexedSlices数字型的。这可能是uint8，uint16，uint32，uint64，int8，int16，int32， int64，float16，float32，float64，complex64，complex128， bfloat16。dtype目标类型。支持的dtypes列表与x相同。name操作的名称（可选）。

Returns

一个Tensor或SparseTensor或IndexedSlices具有与x相同的形状和dtype相同的类型。

Raises

TypeError如果x无法转换为dtype。