張量（tensor）：可以表示0階到n階的數組
- 0階張量（標量）：單獨的一個數
- 1階張量（向量）：一維數組
- 2階張量（矩陣）：二維數組
- n階張量（張量）：n維數組
tensorflow 中幾種常見的數據類型：
- tf.int，tf.float
tf.int32
tf.float32
tf.float64
- tf.bool
tf.constant(True, False)
- tf.string
tf.constant("Hello world")
聲明一個張量 tensor
1.tf.constant(張量內容, dtype=數據類型(可選))
如：a = tf.constant([1, 5], dtype=tf.int32)
2.將numpy數據類型轉換為tensor數據類型
tf.convert_to_tensor(數據名, dtype=數據類型(可選))
如：a = np.array([3.6, 5.2])
b = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int32)
3.創建全為0的張量
tf.zeros(維度)
4.創建全為1的張量
tf.ones(維度)
5.創建全為指定值的張量
tf.fill(維度， 指定值)
維度：
一維，直接寫個數
二維，[行， 列]
多維，[n, m, k ...]
6.生成正態分布的隨機數，默認均值為0，標准差為1
tf.random.normal(維度, mean=均值, stddev=標准差)
7.生成截斷式正態分布的隨機數，取值范圍為(μ-2σ,μ+2σ)
tf.random.truncated_normal(維度, mean=均值, stddev=標准差)
8.生成一定范圍內的隨機數
tf.random.uniform(維度, minval=最小值, maxval=最大值)