dtypes.py」、ライン499 _np_qint8 = np.dtype（[（ "qint8"、np.int8、（1）]）

トレースバック（最新の呼び出しの最後）：
<モジュール>内のファイル"<STDIN>"、1行目、
ファイル「/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py 」、<モジュール>の行24、
tensorflow.pythonインポート*のから
ファイル"/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/__init__.py"、ライン63、 <モジュール>で
tensorflow.python.framework.framework_libインポート*のから
ファイル"/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/framework_lib.py"、ライン76 、<モジュール>に
tensorflow.python.framework.opsからグラフをインポートする
「/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py」ファイル、ライン45、で、<モジュール>
tensorflow.python.frameworkインポートdtypesから
"/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py"ファイル、行499
_np_qint8 = np.dtype（ [（ "qint8"、np.int8、（1）]）

================================================== ================================================

CDの/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/

Vimのdtypes.py

 

量子化されたdtypesのための＃numpyの表現。

＃

＃これらは、識別するために、SWIGラッパーで使用されている魔法の文字列であります

＃量子化されたタイプ。

＃のTODO（mrry、keveman）：これを置き換えるためにnumpyのタイプ登録を調査

＃名前のハードコーディング。

_Np_qint8 np.dtype＃=（[（ "qint8" np.int8 1）]）

_Np_quint8 np.dtype＃=（[（ "quint8" np.uint8 1）]）

_Np_qint16 np.dtype＃=（[（ "qint16" np.int16 1）]）

_Np_quint16 np.dtype＃=（[（ "quint16" np.uint16 1）]）

_Np_qint32 np.dtype＃=（[（ "qint32" np.int32 1）]）

_np_qint8 np.dtype =（[（ "qint8" np.int8（1））]）

_np_quint8 np.dtype =（[（ "quint8" np.uint8（1））]）

_np_qint16 np.dtype =（[（ "qint16" np.int16（1））]）

_np_quint16 np.dtype =（[（ "quint16" np.uint16（1））]）

_np_qint32 np.dtype =（[（ "qint32" np.int32（1））]）

 

サポートされているタイプの直接給電ResourceHandlesため＃カスタム構造体DTYPE。

#np_resource = np.dtype（[（ "リソース"、np.ubyte、1）]）

np_resource = np.dtype（[（ "リソース"、np.ubyte、（1））]）