tf.ones : 傳入shape，創(chuàng)建一個張量抚垄，值都為１
tf.ones_like:傳入一個張量蜕窿，將張量中的數(shù)都變成１
tf.zeros:傳入shape,創(chuàng)建一個張量,值都為0
tf.zeros_like:傳入一個張量，將張量中的數(shù)都變成0
tf.constant:
1.傳入一個數(shù)據(jù)呆馁，將之轉(zhuǎn)化成tensorflow支持的類型
x = tf.constant((1.0,6.0,2),dtype=tf.float32)
return:[1. 6. 2.]
2.傳入value和shape,創(chuàng)建一個常量桐经。
x = tf.constant(value=1,shape=(3,3),dtype=tf.float32)
return:[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
tf.linspace:傳入起始值，結(jié)束值浙滤，需要創(chuàng)建的個數(shù)阴挣，如
x = tf.linspace(1.0,6.0,3)
return: [1. , 3.5 ,6. ]
注意：起始值和結(jié)束值必須是float
tf.range:三個參數(shù)，起始值纺腊，結(jié)束值(不包含)畔咧，值與值之間的差值
x = tf.range(1.0,6.0,1)
return:[1. 2. 3. 4. 5.]
shuffle:洗牌操作
x = tf.constant([[1,2,3,4],[2,5,6,7],[3,4,5,6]],dtype=tf.float32)
x_shuffle = tf.random_shuffle(x)
[[2. 5. 6. 7.]
[3. 4. 5. 6.]
[1. 2. 3. 4.]]行位置隨機(jī)改變
random_normal:給定shape，均值,創(chuàng)建一個tensor
x = tf.random_normal(shape=(2,3),mean=1,dtype=tf.float32)
reutrn:[[1.8072689 0.7764613 2.5630643]
[1.5771434 1.9316915 0.8383455]]
tf.convert_to_tensor:將np數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成tensor
