tf.compat.v1.convert_to_tensor

Преобразует заданный value в Tensor.

tf.compat.v1.convert_to_tensor(
    value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None, dtype_hint=None
) -> tf.Tensor

Эта функция преобразует объекты Python различных типов в объекты Tensor. Она принимает объекты Tensor, массивы NumPy, списки Python и скалярные значения Python. Например:

import numpy as np

def my_func(arg):
  arg = tf.convert_to_tensor(arg, dtype=tf.float32)
  return tf.matmul(arg, arg) + arg

# The following calls are equivalent.
value_1 = my_func(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]))
value_2 = my_func([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
value_3 = my_func(np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], dtype=np.float32))

Эта функция может быть полезна при создании новой операции в Python (например, my_func в примере выше). Все стандартные конструкторы операций Python применяют эту функцию к каждому из своих входных данных типа Tensor, что позволяет этим операциям принимать массивы NumPy, списки Python и скалярные значения в дополнение к объектам Tensor.

Примечание: Эта функция отличается от поведения NumPy по умолчанию для типов float и string, если в списке или скалярном значении Python присутствует None. Вместо незаметного преобразования значений None будет вызвана ошибка.