1、tf.norm ()求張良的範數（預設求二範數）
例如：a=tf.ones([2,2]),tf.norm(a)=2.講解：a是乙個兩行兩列，元素都為1 的陣列。tf,norm的運算是對a中的每乙個元素先求平方和，再開根號。最終等於2.
但是範數也有「一範數」、「二範數」、「無窮範數」：二範數的運算是每個元素先求平方和，再開根號。一範數的運算是求每個元素的絕對值的和。無窮範數的運算是求所有元素絕對值的最大值，也叫最大值範數。
在使用norm時如果要求其他範數，需要指明。
如tf.norm(a,ord=1,aixs=1),表示對張量a在「1」維度上進行「一範數」求解。
2、reduce_max/min/mean 求張量的最大值、最小值、平均值
reduce_max(a,aixs=0)表示求第「0維」的最大值
在應用中一般需要返回最值的相應位置，此時使用argmax/argmin。
3、tf.equal()比較運算，返回的是每個維度比較後的結果，相同返回true,不同返回false。
需要注意的是此處返回的是每乙個維度比較的布林值列表。應用中一般需要知道相同的個數，以及正確率等，都需要對比較的結果做整型轉化並求和才能得到。
4.tf.unique()刪除張量中的重複元素，此時返回兩個結果，乙個是刪除後的結果，還有乙個輸出是刪除後得到的張量中的元素在原張量中的索引。
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