tensorflow tensor（張量）的概念及常用生成方式

• 張量的概念

  所謂張量（Tensor）就是一個多維數組（列表），而階則表示張量的維數

  維數	階	名字	示例
  0-D	0	標量 scalar	s = 1 2 3
  1-D	1	向量 vector	v = [1,2,3]
  2-D	2	矩陣 matrix	m = [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]
  n-D	n	矩陣 matrix	m = [[[...(n個中括號)

• 常用張量生成方式

  # 創建全為0的張量
  tf.zeros(維度)
  
  # 創建全為1的張量
  tf.ones(維度)
  
  # 創建全為指定值的張量
  tf.fill(維度,指定值)
  
  # 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)
  
  # 生成截斷式正態分布的隨機數,隨機數在（μ-2σ,μ+2σ）的區間內
  tf.random.truncated_normal(維度,mean=均值,stddev=標准差)
  
  # 生成均勻分布隨機數
  tf.random.uniform(維度,minval=最小值,maxval=最大值)