tensorflow tensor（张量）的概念及常用生成方式

• 张量的概念

  所谓张量（Tensor）就是一个多维数组（列表），而阶则表示张量的维数

  维数	阶	名字	示例
  0-D	0	标量 scalar	s = 1 2 3
  1-D	1	向量 vector	v = [1,2,3]
  2-D	2	矩阵 matrix	m = [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]
  n-D	n	矩阵 matrix	m = [[[...(n个中括号)

• 常用张量生成方式

  # 创建全为0的张量
  tf.zeros(维度)
  
  # 创建全为1的张量
  tf.ones(维度)
  
  # 创建全为指定值的张量
  tf.fill(维度,指定值)
  
  # 生成正态分布的随机数,默认均值为0,标准差为1
  tf.random.normal(维度,mean=均值,stddev=标准差)
  
  # 生成截断式正态分布的随机数,随机数在（μ-2σ,μ+2σ）的区间内
  tf.random.truncated_normal(维度,mean=均值,stddev=标准差)
  
  # 生成均匀分布随机数
  tf.random.uniform(维度,minval=最小值,maxval=最大值)