Tensorflow之数据类型

import tensorflow as tf#定义常量tf.string是字符串类型hello = tf.constant('Hello,world!', dtype=tf.string)sess=tf.Session()print(sess.run(hello))#定义常量tf.bool是布尔类型,如果改为‘false’就会报错，显示更改为字符串类型boolean  = tf.constant(False, dtype=tf.bool)print(sess.run(boolean))#定义常量tf.int8,int16,int32,int64类型（有符号整形）int  = tf.constant(100, dtype=tf.int8)print(sess.run(int))#定义常量tf.uint8，tf.uint16（无符号整形）uint  = tf.constant(100, dtype=tf.uint8)print(sess.run(uint))#定义常量tf.float16，tf.float32，tf.float64，tf.double（浮点数）float  = tf.constant(100, dtype=tf.float16)print(sess.run(float))#定义常量tf.complex64，tf.complex128（复数）complex  = tf.constant(100, dtype=tf.complex64)print(sess.run(complex))

输出

b'Hello,world!'False100100100.0(100+0j)

（1）现在搞清楚int8如果数据越界怎么处理？

import tensorflow as tfint = tf.constant(1000, dtype=tf.int8)sess=tf.Session()print(sess.run(int))

实验结果：

-24

1000转化成二进制为
1111101000
在int8中，取后八个字节11101000第8个字节为1表示负数，负数值为1转化为0，0转化为1然后加1
00010111+1=00011000=24。
如果1000换成488输出结果一样。
（2）搞清楚uint8如果数据越界怎么处理？

import tensorflow as tfuint = tf.constant(1000, dtype=tf.uint8)sess=tf.Session()print(sess.run(uint))

实验结果

232

直接获取后8位转化成10进制为
11101000=232
tensorflow定义张量常量

import tensorflow as tften=tf.constant(-1.0,dtype=tf.float16)sess=tf.Session()print(sess.run(ten))tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3])print(sess.run(tensor))tensor=tf.constant(['b','a','c'],dtype=tf.string)print(sess.run(tensor))tensor=tf.constant([1,'a','c'])print(sess.run(tensor))

其中shape表示常量的形状，如果不指定，那么为-1.0，如果指定shape=[2,3]然后结果为
[[-1. -1. -1.]
[-1. -1. -1.]]
在定义张量的时候，dtype=tf.string表示张量里面的数值都为string
同一个张量里面的数据类型必须保持一致（跟java中list相同），如果没有一致，则会报错，tensor=tf.constant([1,’a’,’c’])就会报错。