| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| tf.float16 | 16位半精度浮點 |
| tf.float32 | 32位單精度浮點 |
| tf.float64 | 64位雙精度浮點 |
| tf.bfloat16 | 16位截斷浮點 |
| tf.complex64 | 64位單精度復數 |
| tf.complex128 | 128位雙精度復數 |
| tf.int8 | 8位有符號整數 |
| tf.uint8 | 8位無符號整數 |
| tf.uint16 | 16位無符號整數 |
| tf.int16 | 16位有符號整數 |
| tf.int32 | 32位有符號整數 |
| tf.int64 | 64位有符號整數 |
| tf.bool | 布爾值 |
| tf.string | 字符串 |
| tf.qint8 | 量化的8位帶符號整數 |
| tf.quint8 | 量化的8位無符號整數 |
| tf.qint16 | 量化的16位有符號整數 |
| tf.quint16 | 量化的16位無符號整數 |
| tf.qint32 | 量化的32位有符號整數 |
tf.as_dtype()函數將numpy類型和字符串類型名稱轉換為DType對象。
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| np.bool_ | 布爾型數據類型 |
| np.int_ | 默認的整數類型 |
| np.intc | 與 C 的 int 類型一樣，一般是 int32 或 int 64 |
| np.intp | 用于索引的整數類型，一般是 int32 或 int64 |
| np.int8 | 8位整數即1字節（-128 to 127） |
| np.int16 | 16位整數（-32768 to 32767） |
| np.int32 | 32位整數（-2147483648 to 2147483647） |
| np.int64 | 64位整數（-9223372036854775808 to 9223372036854775807） |
| np.uint8 | 8位無符號整數（0 to 255） |
| np.uint16 | 16位無符號整數（0 to 65535） |
| np.uint32 | 32位無符號整數（0 to 4294967295） |
| np.uint64 | 64位無符號整數（0 to 18446744073709551615） |
| np.float_ | float64 簡寫，即64位雙精度浮點數 |
| np.float16 | 16位半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數位，10 個尾數位 |
| np.float32 | 32位 單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數位，23 個尾數位 |
| np.float64 | 64位雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數位，52 個尾數位 |
| np.complex_ | complex128 簡寫，即 128 位復數 |
| np.complex64 | 復數，表示雙 32 位浮點數（實數部分和虛數部分） |
| np.complex128 | 復數，表示雙 64 位浮點數（實數部分和虛數部分） |
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
