Tipos de datos

En esta sección, se explora el concepto de tipos de datos en TensorFlow. De manera similar a cómo los lenguajes de programación categorizan los números y el texto en tipos como enteros, flotantes o cadenas, los tensores en TensorFlow también tienen tipos específicos.

Tipos de datos disponibles en TensorFlow

TensorFlow admite una gran variedad de tipos de datos para adaptarse a diferentes tipos de datos y operaciones. Algunos de los tipos más utilizados son:

tf.float16, tf.float32, tf.float64: estos son números de punto flotante donde los números después del punto son importantes. El número en su nombre (como 16 en tf.float16) indica la cantidad de bits utilizados. tf.float32 es comúnmente utilizado porque ofrece un buen equilibrio entre precisión y velocidad de cálculo;
tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64: estos son tipos enteros, números sin punto decimal. Pueden ser positivos o negativos;
tf.uint8, tf.uint16, tf.uint32, tf.uint64: la 'u' aquí significa 'unsigned' (sin signo), lo que indica que estos enteros siempre son no negativos;
tf.bool: representa valores booleanos (True o False);
tf.string: para datos de texto.

Nota

Para los tipos enteros, un número mayor en el nombre solo indica un rango más amplio de valores que puede almacenar. Pero para los tipos de punto flotante, un número mayor en el nombre también indica una mayor precisión computacional.

Existen más tipos de datos disponibles en TensorFlow, pero para principiantes, es fundamental familiarizarse primero con estos tipos principales. Para una lista completa de los tipos de datos compatibles con TensorFlow, consulta esta página específica en la documentación de TensorFlow.

Definición del tipo de dato al crear un tensor

Al inicializar un tensor, puedes especificar su tipo utilizando el argumento dtype:


              123456789101112
            
import tensorflow as tf

# Creating a tensor of type `float16`
tensor_float = tf.constant([1.2, 2.3, 3.4], dtype=tf.float16)

# Creating a tensor of type `int64`
tensor_int = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int64)

# Display tensors
print(tensor_float)
print('-' * 50)
print(tensor_int)

Nota

Muchas funciones de creación de tensores adoptan este enfoque. Es aplicable en métodos como tf.Variable(), tf.zeros(), tf.ones(), tf.random.normal(), tf.random.uniform(), e incluso en tf.convert_to_tensor().

Conversión entre tipos de datos

¿Pero qué sucede si la función que estás utilizando no permite la especificación directa del tipo de dato? O quizás ya tienes un tensor de cierto tipo y necesitas cambiarlo. En estos casos, será necesario transformar tensores de un tipo de dato a otro. Esto es especialmente relevante ya que ciertas operaciones o capas de redes neuronales suelen requerir entradas de un tipo particular, predominantemente números de punto flotante.

Puedes utilizar tf.cast() para lograr esto:


              123456789101112
            
import tensorflow as tf

# Create a tensor
tensor_float = tf.constant([-1.2, 2.3, 3.8])

# Convert our `tensor_float` from `float32` to `int32`
tensor_int_converted = tf.cast(tensor_float, dtype=tf.int32)

# Display a tensor
print(tensor_float)
print('-' * 50)
print(tensor_int_converted)

Recuerda que, al convertir de un tipo de punto flotante a un tipo entero, TensorFlow realizará una operación de piso, eliminando la parte decimal. Así, 3.8 se convierte en 3 y -1.2 se convierte en -1.

Nota

Precaución al cambiar tipos de datos, especialmente al pasar a un tipo con menor precisión. Se puede perder información en el proceso.

Tarea

Desliza para comenzar a programar

Tu tarea es crear un tensor de un tipo de dato específico y luego convertirlo a otro tipo de dato.

Crear un tensor llamado initial_tensor de forma (3, 3) con valores distribuidos normalmente. Asegúrate de que este tensor tenga un tipo de dato de valores de punto flotante de 64 bits.
Transforma el initial_tensor en un tensor llamado converted_tensor con un tipo de dato de valores de punto flotante de 16 bits.

Solución

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