tensorflow从入门到精通100讲（一）-如何申明一个tensor，Tensorflow中最重要的基本操作

前言

如果把Tensorflow翻译成中文，意思是流动的张量, 第零阶张量为标量，第一阶张量为矢量，第二阶张量则成为矩阵，在tensorflow中流动的数据大多都以这三种数据结构流动，那么如何去申明一个tensor，在tensorflow中提供了很多的方法，我简要的介绍其中一些申明方法。

申明固定tensor

1. zero_tensor = tf.zeros([2, 3])
#申明一个2行3列的全零矩阵
2. ones_tensor = tf.ones([3, 4])
#申明一个3行4列的全一矩阵
3. filled_tensor = tf.fill([2, 3], 42)
#申明一个2行3列的数值全为42的矩阵
4. constant_tensor = tf.constant([1,2,3])
#申明一个[1,2,3]数列
***
打印结果
1.print(sess.run(zero_tensor))
[[ 0.  0.  0.][ 0.  0.  0.]]2.print(sess.run(ones_tensor))
[[ 1.  1.  1.  1.][ 1.  1.  1.  1.][ 1.  1.  1.  1.]]3.print(sess.run(filled_tensor))
[[42 42 42][42 42 42]]4.print(sess.run(constant_tensor))
[1 2 3]
***

申明同维tensor

1.zeros_similar = tf.zeros_like(constant_tensor )
#申明一个形状完全和constant_tensor 相同的全零数列
2.ones_similar = tf.ones_like(constant_tensor )
#申明一个形状完全和constant_tensor 相同的全一数列
***
打印结果
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