为什么这个张量有两次 dtype 属性

Question

我刚刚注意到这个奇怪的张量：

Out[124]: <tf.Tensor: id=7672038, shape=(1,), dtype=uint8, numpy=array([1], dtype=uint8)>

它有两次 dtype。通常，您无法得到它。例如，

tf.convert_to_tensor(np.array([1]))
Out[126]: <tf.Tensor: id=7672042, shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([1])>

为什么会这样，有什么区别？

我刚刚注意到：后者可以用作张量的索引，但前者不能。它抛出这个错误：

TypeError: 只有整数、切片 (:)、省略号 (...)、tf.newaxis (None) 和标量 tf.int32/tf.int64 张量是有效的索引，得到 1

这是一个愚蠢的错误，因为它说“得到 1”，而 1 是一个合法的索引！因为它是大声喊叫的整数！请参阅上面的 dtype。

Answer 1

它没有 dtype 两次，第二个 dtype，用于 numpy 数组。