TensorFlow创建常量(tf.constant)详解

在TensorFlow API中创建常量的函数原型如下所示：

tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const',verify_shape=False
)

可以看到第一个值value是必须的，可以是一个数值，也可以是一个列表。
如果是数值：

tensor=tf.constant(1)

为查看结果必须创建一个会话，并用取值函数eval()来查看创建的tensor的值：

sess=tf.Session()
with sess.as_default():print('结果是：', tensor.eval())

结果是：1

而如果value是一个列表：

tensor=tf.constant([1, 2])
sess=tf.Session()
with sess.as_default():print('结果是：', tensor.eval())

结果是：[1 2]

后面四个参数可写可不写，第二个参数表示数据类型，一般可以是tf.float32, tf.float64等：

tensor=tf.constant([1, 2], dtype=tf.float32)
sess=tf.Session()
with sess.as_default():print('结果是：', tensor.eval())

结果是： [1. 2.]

注意到数据类型相比之前发生了改变，因为这次我们指定了数据类型为float32，所以不是1 2，而是1. 2.。

第三个参数表示张量的“形状”，即维数以及每一维的大小。如果指定了第三个参数，当第一个参数value是数字时，张量的所有元素都会用该数字填充：

tensor=tf.constant(-1, shape=[2, 3])
sess=tf.Session()
with sess.as_default():print('结果是：', tensor.eval())

结果是： [[-1 -1 -1][-1 -1 -1]]

可以看到是一个二维张量，第一维大小为2，第二维大小为3，全用数字-1填充。

而当第一个参数value是一个列表时，注意列表的长度必须小于等于第三个参数shape的大小（即各维大小的乘积），否则会报错：

tensor=tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], shape=[2, 3])

Traceback (most recent call last):File "<pyshell#68>", line 1, in <module>tensor=tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], shape=[2, 3])
ValueError: Too many elements provided. Needed at most 6, but received 7

这是因为函数会生成一个shape大小的张量，然后用value这个列表中的值一一填充shape中的元素。这里列表大小为7，而shape大小为2*3=6，无法正确填充，所以发生了错误。
而如果列表大小小于shape大小，则会用列表的最后一项元素填充剩余的张量元素：

tensor=tf.constant([1, 2], shape=[1, 4, 3])
sess=tf.Session()
with sess.as_default():print('结果是：', tensor.eval())

结果是： [[[1 2 2][2 2 2][2 2 2][2 2 2]]]

第四个参数name可以是任何内容，主要是字符串就行。
不输入任何内容时：

tensor=tf.constant([1, 2])
print(tensor)

Tensor("Const_16:0", shape=(2,), dtype=int32)

作为对比：

tensor=tf.constant([1, 2], name="jiayu")
print(tensor)

Tensor("jiayu_1:0", shape=(2,), dtype=int32)

第五个参数verify_shape默认为False，如果修改为True的话表示检查value的形状与shape是否相符，如果不符会报错。

tensor=tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], shape=[2, 3], verify_shape=True)

以上代码value与shape都是两行三列，检查结果正确。而下面的代码会报错：

tensor=tf.constant([1, 2], shape=[3, 2], verify_shape=True)

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