TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
convert_to_tensor()用于将给定值转换为张量
用法：tensorflow.convert_to_tensor( value, dtype, dtype_hint, name )
参数：
- value:它是需要转换为张量的值。
- dtype(optional):它定义了输出张量的类型。
- dtype_hint(可选)：当dtype为None时使用。在某些情况下，调用者在转换为张量时可能没有dtype的想法，因此dtype_hint可以用作软首选项。如果无法转换为dtype_hint，则此参数无效。
- name(optiona):它定义了操作的名称。
返回值：它返回张量。
范例1：从Python清单
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input
l = [1, 2, 3, 4]
# Printing the input
print('l:', l)
# Calculating result
x = tf.convert_to_tensor(l)
# Printing the result
print('x:', x)输出：
l: [1, 2, 3, 4] x: tf.Tensor([1 2 3 4], shape=(4, ), dtype=int32)
范例2：从Python元组
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input
l = (1, 2, 3, 4)
# Printing the input
print('l:', l)
# Calculating result
x = tf.convert_to_tensor(l, dtype = tf.float64)
# Printing the result
print('x:', x)输出：
l: (1, 2, 3, 4) x: tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.convert_to_tensor()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。