python - 在将模型从检查点转换为 tflite 之前，是否有某种方法可以更改张量的数据类型

Question

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)

我正在使用 cast 将张量的数据类型转换为 float32，然后构建张量信息，但是这种 cast 方法会创建一个新的张量而不是更新原始张量。有没有办法改变现有张量的数据类型。任何帮助都会很棒。

标签： pythontensorflow