• 使用tf.constant

    In [14]: tf.constant(1)
    Out[14]: <tf.Tensor: id=34, shape=(), dtype=int32, numpy=1>In [15]: tf.constant([1])
    Out[15]: <tf.Tensor: id=35, shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([1])>
  • 从numpy、list转换
    In [4]: tf.convert_to_tensor(np.ones([3,2]))
    Out[4]:
    <tf.Tensor: id=1, shape=(3, 2), dtype=float64, numpy=
    array([[1., 1.],[1., 1.],[1., 1.]])>In [5]: tf.convert_to_tensor([1,2])
    Out[5]: <tf.Tensor: id=2, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([1, 2])>
  • 使用tf.zeros与tf.ones新建(或者zeros_like\ones_like)
    In [6]: tf.zeros([2,3])
    Out[6]:
    <tf.Tensor: id=5, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
    array([[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]], dtype=float32)>In [9]: tf.ones([2,3])
    Out[9]:
    <tf.Tensor: id=11, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
    array([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]], dtype=float32)>
  • 使用tf.fill
    In [10]: tf.fill([2,2],5)
    Out[10]:
    <tf.Tensor: id=14, shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
    array([[5, 5],[5, 5]])>
  • 使用tf.random
    In [11]: tf.random.normal([2,2],mean=1,stddev=1)
    Out[11]:
    <tf.Tensor: id=20, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
    array([[2.4201162, 3.4596694],[1.5751202, 1.7929654]], dtype=float32)>In [12]: tf.random.truncated_normal([2,2],mean=1,stddev=1)
    Out[12]:
    <tf.Tensor: id=26, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
    array([[-0.4416641 ,  0.67318285],[ 1.886663  ,  2.2497933 ]], dtype=float32)>In [13]: tf.random.uniform([3,3],minval=0,maxval=1)
    Out[13]:
    <tf.Tensor: id=33, shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
    array([[9.2511845e-01, 2.5272369e-04, 3.9773893e-01],[3.6400330e-01, 8.9616191e-01, 1.0065639e-01],[1.7627370e-01, 1.8939865e-01, 7.1537638e-01]], dtype=float32)>

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