为什么这个张量两次具有dtype属性

Question

我刚刚注意到这个奇怪的张量：

Out[124]: <tf.Tensor: id=7672038, shape=(1,), dtype=uint8, numpy=array([1], dtype=uint8)>

它有两次dtype。通常，您无法做到这一点。例如，

tf.convert_to_tensor(np.array([1]))
Out[126]: <tf.Tensor: id=7672042, shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([1])>

那是为什么，有什么区别？

我只是注意到了这一点：后者可以用作张量的索引，而前者则不能。它将引发此错误：

  

TypeError：仅整数，切片（:），省略号（...），tf.newaxis   （None）和标量tf.int32 / tf.int64张量是有效索引，得到1

这是一个愚蠢的错误，导致它说“得到1”，而1是合法索引！因为它是一个大声喊叫的整数！参见上面的dtype。

Answer 1

它没有两次dtype，第二次dtype用于numpy数组。