張量：用於表示多維陣列，幾個方括號就代表幾階，比如[[1,2],[2]]是乙個二階的，又叫做矩陣
資料型別：
tf.
float
tf.int
tf.bool
(tf.constant(
[true
,false
])
tf.string
import tensorflow as tf
a=tf.constant([1
,5],dtype=tf.int64)
#輸入乙個整形向量
print
(a)#張量的所有資訊
print
(a.shape)
#列印維數
print
(a.dtype)
#列印資料型別
此外，很多時候資料是由numpy格式給出的，為此，用下面這個函式來實現tensor資料型別的轉換：
tf.convert_to_tensor(資料名，dtype=資料型別（可選）)
比如下面這個例子，
import tensorflow as tf
import numpy as np
a =np.arrange(0,
5)b=tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int64)
print
(a)print
(b)
得到執行結果為：
建立乙個張量的方式：
tf.zeros(維度）#建立乙個全為零的張量
tf.ones(維度）#建立乙個全為1的張量
tf.fill(維度，指定值）#建立乙個全為指定值的張量
例項：
更高階的生成方式是：
tf.random.normal(維度，mean=設定的均值，stddev=設定的標準差）#可以生產正態分佈的隨機數
tf.random.truncated_normal(維度，mean=設定的均值，stddev=設定的標準差）#可以生成斷崖式正態分佈隨機數
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