tf.dtypes.DType

Представляет тип элементов в Tensor.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.DType

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.DType, tf.compat.v1.dtypes.DType, `tf.compat.v2.DType`, `tf.compat.v2.dtypes.DType`

tf.dtypes.DType(
    type_enum
)

Определены следующие DType объекты:

tf.float16: 16-битный полуточной точности с плавающей точкой.
tf.float32: 32-битный одинарной точности с плавающей точкой.
tf.float64: 64-битный двойной точности с плавающей точкой.
tf.bfloat16: 16-битный усеченный тип с плавающей точкой.
tf.complex64: 64-битный комплексный тип одинарной точности.
tf.complex128: 128-битный комплексный тип двойной точности.
tf.int8: 8-битный знаковый целочисленный тип.
tf.uint8: 8-битный беззнаковый целочисленный тип.
tf.uint16: 16-битный беззнаковый целочисленный тип.
tf.uint32: 32-битный беззнаковый целочисленный тип.
tf.uint64: 64-битный беззнаковый целочисленный тип.
tf.int16: 16-битный знаковый целочисленный тип.
tf.int32: 32-битный знаковый целочисленный тип.
tf.int64: 64-битный знаковый целочисленный тип.
tf.bool: Булевый тип.
tf.string: Строковый тип.
tf.qint8: Квантованный 8-битный знаковый целочисленный тип.
tf.quint8: Квантованный 8-битный беззнаковый целочисленный тип.
tf.qint16: Квантованный 16-битный знаковый целочисленный тип.
tf.quint16: Квантованный 16-битный беззнаковый целочисленный тип.
tf.qint32: Квантованный 32-битный знаковый целочисленный тип.
tf.resource: Указатель на изменяемый ресурс.
tf.variant: Значения произвольных типов.

Функция tf.as_dtype() преобразует типы NumPy и строковые имена типов в объект DType.

Аргументы
`type_enum`	Значение перечисления `types_pb2.DataType`.

Исключения
`TypeError`	Если `type_enum` не является значением `types_pb2.DataType`.

Атрибуты
`as_datatype_enum`	Возвращает значение перечисления `types_pb2.DataType` на основе этого `DType`.
`as_numpy_dtype`	Возвращает `numpy.dtype` на основе этого `DType`.
`base_dtype`	Возвращает нессылочный `DType` на основе этого `DType`.
`is_bool`	Возвращает, является ли это булевым типом данных.
`is_complex`	Возвращает, является ли это комплексным типом с плавающей точкой.
`is_floating`	Возвращает, является ли это (неквантованным, вещественным) типом с плавающей точкой.
`is_integer`	Возвращает, является ли это целочисленным типом (неквантованным).
`is_numpy_compatible`
`is_quantized`	Возвращает, является ли это квантованным типом данных.
`is_unsigned`	Возвращает, является ли этот тип беззнаковым. Нечисловые, неупорядоченные и квантованные типы не считаются беззнаковыми, и эта функция возвращает `False`.
`limits`	Возвращает пределы интенсивности, т.е. кортеж (min, max) типа данных. Аргументы: clip_negative : bool, необязательно Если True, обрезать отрицательный диапазон (т.е. вернуть 0 для min интенсивности), даже если тип изображения допускает отрицательные значения. Возвращает min, max : кортеж Нижние и верхние пределы интенсивности.
`max`	Возвращает максимальное представимое значение в этом типе данных.
`min`	Возвращает минимальное представимое значение в этом типе данных.
`name`	Возвращает строковое имя для этого `DType`.
`real_dtype`	Возвращает тип данных, соответствующий вещественной части этого типа данных.
`size`

Методы

`is_compatible_with`

Просмотреть исходный код

is_compatible_with(
    other
)

Возвращает True, если тип данных other будет преобразован в этот тип данных.

Правила преобразования следующие:

DType(T)       .is_compatible_with(DType(T))        == True

Аргументы
`other`	Тип данных `DType` (или объект, который может быть преобразован в тип данных `DType`).

Возвращаемое значение
True, если тензор типа `other` `DType` будет неявно преобразован в этот тип `DType`.

`eq`

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Возвращает True, если этот тип данных относится к тому же типу, что и other.

`ne`

Просмотреть исходный код

__ne__(
    other
)

Возвращает True, если self != other.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/dtypes/DType