tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：
实数：tf.float32 tf.float64
整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8
布尔：tf.bool
复数：tf.complex64 tf.complex128
1、tf.to_bfloat16函数
将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated)
tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16' )
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
一种与bfloat16类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。
可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the bfloat16.
2、tf.to_complex128函数
将张量转换为类型为complex128的张量。(deprecated)
tf.to_complex128( x, name='ToComplex128' )
警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex128。
可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the complex128.
3、tf.to_complex64函数
将张量转换为complex64类型。(deprecated)
tf.to_complex64( x, name='ToComplex64' )
警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex64。
可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the complex64.
4、tf.to_double函数
将张量强制转换为float64类型。(deprecated)
tf.to_double( x, name='ToDouble' )
警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:使用tf。演员代替。
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float64。
可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the float64.
4、tf.to_float函数
将张量强制转换为float32类型。(deprecated)
tf.to_float( x, name='ToFloat' )
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the float32.
5、tf.to_int32函数
将张量转换为int32类型。(deprecated)
tf.to_int32( x, name='ToInt32' )
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。
可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the int32.
6、tf.to_int64函数
将张量转换为int64类型。(deprecated)
tf.to_int64( x, name='ToInt64' )
参数：
x:张量或稀疏张量或索引切片。
name:操作的名称(可选)。
返回值：
与int64类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。
可能产生的异常：
TypeError: If x cannot be cast to the int64.
以上这篇tensorflow 实现数据类型转换就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持菜鸟教程(cainiaojc.com)。
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