【TensorFlow】Tensorの型変換方法

Googleによって開発されている機械学習ライブラリであるTensorFlowで、Tensorの型を変換する方法を解説します。

Contents

1 Tensorの型変換
- 1.1 Tensorの型
- 1.2 Tensorの型変換の方法 tf.cast
2 まとめ

Tensorの型変換

TensorFlowでディープラーニングの各種モデルを構築する際にはデータ型を意識する必要があります。

例えば、一部のメソッドでは処理できない型（例えはintは対象外など）がある場合がありますし、ディープラーニングではメモリを多く使用しますので、メモリを節約するためにメモリ消費の少ない型にしたいという場合もあります。

このような場合には、型変換を行うことで対応します。TensorFlowでは、型変換のためのtf.castが用意されてます。以降では、TensorFlowでのTensorの型を変換する方法について紹介します。

Tensorの型

Tensorの型としては以下のような型があります。Tensor情報の確認方法としては「Tensor情報の確認方法」で紹介していますが、dtypeプロパティで確認することができます。

型	概要
tf.float16	16ビット浮動小数点
tf.float32	32ビット浮動小数点
tf.float64	64ビット浮動小数点
tf.int8	8ビット整数
tf.int16	16ビット整数
tf.int32	32ビット整数
tf.int64	64ビット整数
tf.uint8	符号なし8ビット整数
tf.string	文字列
tf.bool	真偽値

Note

上記はTensorのデータ型の一部です。他のデータ型を確認したい方は、tf.dtypesの公式ドキュメントのこちらを参照してください。

Tensorの型変換の方法 tf.cast

TensorFlowにおいて、Tensorの型を変換する場合には以下のようにtf.castを使用します。

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
print(tensor, "\n")

# Tensorの型を変換する
tensor_float16 = tf.cast(tensor, dtype=tf.float16)
print(tensor_float16)
tensor_float32 = tf.cast(tensor, dtype=tf.float32)
print(tensor_float32)
tensor_float64 = tf.cast(tensor, dtype=tf.float64)
print(tensor_float64)

【実行結果】
tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float16)
tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float32)
tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float64)

上記の例では、int32であった型をfloat16, float32, float64といった型に変換している例です。上記は一例であり、同じように色々な型変換ができますので、色々な変換を試してみていただけるとよいかと思います。

Note

tf.castの公式ドキュメントはこちらを参照してください。