cast

• paddle.fluid.layers.cast(x, dtype)[源代码]

该OP将 x 的数据类型转换为 dtype 并输出。支持输出和输入的数据类型相同。

• 参数：
• • x (Variable) - 输入的多维Tensor或LoDTensor，支持的数据类型为：bool、float16、float32、float64、uint8、int32、int64。
  • dtype (str|np.dtype|core.VarDesc.VarType) - 输出Tensor的数据类型。支持的数据类型为：bool、float16、float32、float64、int8、int32、int64、uint8。

返回：Tensor或LoDTensor，维度与 x 相同，数据类型为 dtype

返回类型：Variable

代码示例：

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
 
place = fluid.core.CPUPlace()
 
# 构建网络
x_lod = fluid.layers.data(name="x", shape=[1], lod_level=1)
cast_res1 = fluid.layers.cast(x=x_lod, dtype="uint8")
cast_res2 = fluid.layers.cast(x=x_lod, dtype=np.int32)
 
# 创建CPU执行器
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
 
x_i_lod = fluid.core.LoDTensor()
x_i_lod.set(np.array([[1.3,-2.4],[0,4]]).astype("float32"), place)
x_i_lod.set_recursive_sequence_lengths([[0,2]])
res1 = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i_lod}, fetch_list=[cast_res1], return_numpy=False)
res2 = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i_lod}, fetch_list=[cast_res2], return_numpy=False)
print(np.array(res1[0]), np.array(res1[0]).dtype)
# [[  1 254]
#  [  0   4]] uint8
print(np.array(res2[0]), np.array(res2[0]).dtype)
# [[ 1 -2]
#  [ 0  4]] int32