tensorflow基本数据类型
trunc函数类型    TensorFlow中的基本数据类型包括以下几种：
    1. tf.float32和tf.float64，用于表示浮点数，分别占32位和64位内存。
    2. tf.int8、tf.int16、tf.int32和tf.int64，用于表示有符号整数，分别占8位、16位、32位和64位内存。
    3. tf.uint8、tf.uint16、tf.uint32和tf.uint64，用于表示无符号整数，分别占8位、16位、32位和64位内存。
    4. tf.bool，用于表示布尔值，占1位内存。
    这些基本数据类型可以用于定义张量（Tensor），张量是 TensorFlow 中的基本数据结构，可以看作是多维数组。在 TensorFlow 中，张量的数据类型必须是其中之一。通过这些基本数据类型，我们可以灵活地定义和处理各种数据，从而进行深度学习模型的训练和推断。
    除了基本数据类型之外，TensorFlow还支持复合数据类型，如字符串类型（tf.string）和稀
疏张量类型（tf.SparseTensor），以及自定义数据类型。这些数据类型的灵活运用可以满足不同的建模需求，让 TensorFlow 成为一个强大而灵活的深度学习框架。

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