python numpy tensorflow2常用函数

TensorFlow学习笔记

Tensor 表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。

0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 123；

1 阶张量叫做向量，表示的是一个一维数组如[1,2,3]；

2 阶张量叫做矩阵，表示的是一个二维数组。

TensorFlow中数据类型有tf.int32、 tf.float32、tf.float64、tf.bool、tf.string

创建张量的方法：

tf.constant(张量内容，dtype=数据类型（可选）)

shape 中数字为 2，表示一维张量里有 4 个元素。

将numpy的数据类型转换为Tensor数据类型

       tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=数据类型(可选))

创建全0的张量  tf.zeros(维度)

创建全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

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