TF數據轉換函數

看代碼吧，這類函數支持標量和張量作爲參數，輸出結果是張量：

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    sess=tf.Session()
    print("tf.string_to_number(string_tensor,out_type),string_tensor也可以是標量\n需要注意， 默認轉換爲float，如果指定 out_type,那麼字符串表面看起來\n的數值應該和out_type指定的類型一致")
    print("這個是標量字符串作爲參數：",sess.run(tf.string_to_number("123")))
    T=tf.Variable("123")
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print("這個是dtype爲字符串的張量作爲參數：",sess.run(tf.string_to_number(T)))
    print("------------------------")
    print("下面測試to_double,to_float,ro_int32,to_int64,測試數據d=0.1314926,f=0.13,i32=12,i64=65，以及他們對應的張量 ")
    d=0.1314926
    f=0.13
    i32=12
    i64=65
    vd=tf.Variable(d)
    vf=tf.Variable(f)
    vi32=tf.Variable(i32)
    vi64=tf.Variable(i64)
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    def to_xxx(fun_name,x):
        return sess.run(eval(fun_name)(x))
    funcs=["tf.to_double","tf.to_float","tf.to_int32","tf.to_int64"]
    parms=[d,f,i32,i64,vd,vf,vi32,vi64]
    for func in funcs:
        for parm in parms:
           print("當前變量值:",parm)
           print("當前函數：",func)
           print("運算結果：",to_xxx(func,parm))
           print("-----------------------------")

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