TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。
convert_to_tensor()用於將給定值轉換為張量
用法：tensorflow.convert_to_tensor( value, dtype, dtype_hint, name )
參數：
- value:它是需要轉換為張量的值。
- dtype(optional):它定義了輸出張量的類型。
- dtype_hint(可選)：當dtype為None時使用。在某些情況下，調用者在轉換為張量時可能沒有dtype的想法，因此dtype_hint可以用作軟首選項。如果無法轉換為dtype_hint，則此參數無效。
- name(optiona):它定義了操作的名稱。
返回值：它返回張量。
範例1：從Python清單
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)輸出：
l: [1, 2, 3, 4] x: tf.Tensor([1 2 3 4], shape=(4, ), dtype=int32)
範例2：從Python元組
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)輸出：
l: (1, 2, 3, 4) x: tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.convert_to_tensor()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。