TensorFlow 张量变换
注意：接受Tensor参数的函数也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何内容。
TensorFlow 提供了几种操作,您可以使用它们在图形中放置张量数据类型。
- tf.string_to_number
- tf.to_double
- tf.to_float
- tf.to_bfloat16
- tf.to_int32
- tf.to_int64
- tf.cast
- tf.bitcast
- tf.saturate_cast
TensorFlow 张量形状的确定与改变
TensorFlow 提供了几种操作，可用于确定张量的形状并更改张量的形状。
- tf.broadcast_dynamic_shape
- tf.broadcast_static_shape
- tf.shape
- tf.shape_n
- tf.size
- tf.rank
- tf.reshape
- tf.squeeze
- tf.expand_dims
- tf.meshgrid
TensorFlow 张量的切片和连接
TensorFlow 提供了几个操作来分割或提取张量的部分，或者将多个张量连接在一起。
- tf.slice
- tf.strided_slice
- tf.split
- tf.tile
- tf.pad
- tf.concat
- tf.stack
- tf.parallel_stack
- tf.unstack
- tf.reverse_sequence
- tf.reverse
- tf.reverse_v2
- tf.transpose
- tf.extract_image_patches
- tf.space_to_batch_nd
- tf.space_to_batch
- tf.required_space_to_batch_paddings
- tf.batch_to_space_nd
- tf.batch_to_space
- tf.space_to_depth
- tf.depth_to_space
- tf.gather
- tf.gather_nd
- tf.unique_with_counts
- tf.scatter_nd
- tf.dynamic_partition
- tf.dynamic_stitch
- tf.boolean_mask
- tf.one_hot
- tf.sequence_mask
- tf.dequantize
- tf.quantize_v2
- tf.quantized_concat
- tf.setdiff1d
TensorFlow 假量化
用于帮助训练提高量化准确度的操作。