tf.compat.v1.convert_to_tensor
Преобразует указанный value в Tensor.
tf.compat.v1.convert_to_tensor(
value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None, dtype_hint=None
)
Эта функция преобразует объекты Python различных типов в объекты Tensor. Она принимает объекты Tensor, массивы NumPy, списки Python и скаляры 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 составлении новой операции в Python (например, my_func в приведённом выше примере). Все стандартные конструкторы операций Python применяют эту функцию к каждому из их входных тензорных значений, что позволяет этим операциям принимать массивы NumPy, списки Python и скаляры в дополнение к объектам Tensor.
Примечание: Эта функция отличается от стандартного поведения NumPy для типовfloatиstringпри наличииNoneв списке Python или скаляре. Вместо безмолвной конвертации значенийNone, будет выброшено исключение.
| Аргументы | |
|---|---|
value | Объект, чьий тип имеет зарегистрированную функцию преобразования в Tensor . |
dtype | Необязательный тип элемента для возвращаемого тензора. Если отсутствует, тип определяется по типу value. |
name | Необязательное имя для использования, если создаётся новый Tensor. |
preferred_dtype | Необязательный тип элемента для возвращаемого тензора, используемый, когда dtype равен None. В некоторых случаях у вызывающего кода может не быть типа dtype при преобразовании в тензор, поэтому preferred_dtype может быть использован как мягкая предпочтительность. Если преобразование в preferred_dtype невозможно, этот аргумент не влияет. |
dtype_hint | имеет то же значение, что и preferred_dtype, и переопределяет его. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Тензор Tensor , основанный на value. |
| Исключения | |
|---|---|
TypeError | Если для value в dtype не зарегистрирована функция преобразования. |
RuntimeError | Если зарегистрированная функция преобразования возвращает недопустимое значение. |
ValueError | Если value является тензором, не соответствующим заданному типу dtype в режиме графа. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/convert_to_tensor