Блог

 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
   loader = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix   '.meta')
loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)  
keep_prob = graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0")
keep_prob = tf.cast(keep_prob, tf.float32, name='keep_prob')
tensor_info_keep_prob = tf.compat.v1.saved_model.utils.build_tensor_info(keep_prob)
 

Я использую приведение для преобразования типа данных тензора в float32, а затем создаю информацию о тензоре, но этот метод приведения создает новый тензор, а не обновляет оригинал. Есть ли какой-то способ изменить тип данных существующего тензора. Любая помощь была бы очень кстати.