在实际应用中，我们有时候会遇到“Tensorflow中的dtype用法是怎样的”这样的问题，我们该怎样来处理呢？下文给大家介绍了解决方法，希望这篇“Tensorflow中的dtype用法是怎样的”文章能帮助大家解决问题。

Tensorflow中，主要有以下几种数据类型（dtype），在旧版本中，不用加tf也能使用。

有符号整型

tf.int8：8位整数。

tf.int16：16位整数。

tf.int32：32位整数。

tf.int64：64位整数。

无符号整型

tf.uint8：8位无符号整数。

tf.uint16：16位无符号整数。

浮点型

tf.float16：16位浮点数。

tf.float32：32位浮点数。

tf.float64：64位浮点数。

tf.double：等同于tf.float64。

字符串型

tf.string：字符串。

布尔型

tf.bool：布尔型。

复数型

tf.complex64：64位复数。

tf.complex128：128位复数。

补充：tensorflow及numpy的数据类型对象Dtype总结

1.dtyte与astype

dtype:查看数据类型

astype：转换数据类型

2.tensorlow数据类型对象Dtype

名称 描述 tf.float16 16位半精度浮点 tf.float32 32位单精度浮点 tf.float64 64位双精度浮点 tf.bfloat16 16位截断浮点 tf.complex64 64位单精度复数 tf.complex128 128位双精度复数 tf.int8 8位有符号整数 tf.uint8 8位无符号整数 tf.uint16 16位无符号整数 tf.int16 16位有符号整数 tf.int32 32位有符号整数 tf.int64 64位有符号整数 tf.bool 布尔值 tf.string 字符串 tf.qint8 量化的8位带符号整数 tf.quint8 量化的8位无符号整数 tf.qint16 量化的16位有符号整数 tf.quint16 量化的16位无符号整数 tf.qint32 量化的32位有符号整数

tf.as_dtype()函数将numpy类型和字符串类型名称转换为DType对象。

3.numpy数据类型对象dtype

名称 描述 np.bool_ 布尔型数据类型 np.int_ 默认的整数类型 np.intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 np.intp 用于索引的整数类型，一般是 int32 或 int64 np.int8 8位整数即1字节（-128 to 127） np.int16 16位整数（-32768 to 32767） np.int32 32位整数（-2147483648 to 2147483647） np.int64 64位整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807） np.uint8 8位无符号整数（0 to 255） np.uint16 16位无符号整数（0 to 65535） np.uint32 32位无符号整数（0 to 4294967295） np.uint64 64位无符号整数（0 to 18446744073709551615） np.float_ float64 简写，即64位双精度浮点数 np.float16 16位半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 np.float32 32位 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 np.float64 64位双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 np.complex_ complex128 简写，即 128 位复数 np.complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） np.complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

感谢各位的阅读，以上就是“Tensorflow中的dtype用法是怎样的”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Tensorflow中的dtype用法是怎样的都有更深刻的体会了吧。这里是恒创科技，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！