tf.cast

Преобразует тензор в новый тип.

tf.cast(
    x, dtype, name=None
)

Используется в блокнотах

Операция преобразует x (в случае Tensor) или x.values (в случае SparseTensor или IndexedSlices) в dtype.

Например:

x = tf.constant([1.8, 2.2], dtype=tf.float32)
tf.cast(x, tf.int32)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([1, 2], dtype=int32)>

Обратите внимание, что у tf.cast есть псевдоним tf.dtypes.cast:

x = tf.constant([1.8, 2.2], dtype=tf.float32)
tf.dtypes.cast(x, tf.int32)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([1, 2], dtype=int32)>

Операция поддерживает типы данных (для x и dtype): uint8, uint16, uint32, uint64, int8, int16, int32, int64, float16, float32, float64, complex64, complex128, bfloat16. При преобразовании комплексных типов (complex64, complex128) в вещественные типы возвращается только вещественная часть x. При преобразовании вещественных типов в комплексные типы (complex64, complex128) мнимая часть возвращаемого значения устанавливается в 0. Обработка комплексных типов здесь соответствует поведению numpy.

Обратите внимание: преобразование значений nan и inf в целочисленные типы имеет неопределённое поведение.

Обратите внимание: эта операция может привести к потере точности при преобразовании переменных float и complex из Python в тензоры типа tf.float64 или tf.complex128, поскольку входные данные сначала преобразуются в тип данных float32, а затем расширяются. Для входных данных, не являющихся тензорами, рекомендуется использовать tf.convert_to_tensor вместо tf.cast.