TensorFlow基础
import TensorFlow as tf
创建张量
创建Tensor对象
张量由Tensor类实现，每一个张量都是一个Tensor对象
tf.constant()：创建张量
张量对象.numpy返回array数组
张量元素的数据类型
tf.constant(1.0,dtype=tf.float64)
改变张量中的数据类型（实行数据转换时，低精度向高精度转换，否则会出现数据溢出
tf.cast(x,dtype)
tf.istensor(张量对象)：判断是否为张量\
创建元素值都相同的张量
tf.fill(dims,values)
dims为形状，value为值
tf.fill([2,3],9) # 创建一个2行3列全为9的张量
创建随机数张量——正态分布
tf.random.normal(shape,mean,stddev,dtype)
shape：形状；mean：均值；stddev：标准差；dtype：类型；
mean和stddev省略时为标准正态分布，均值为0，标准差为1。默认dtpe为float32
创建均匀分布张量
tf.random.uniform(shape,mean,stddev,dtype)
minval：最小值；maxval：最大值；前闭后开区间。
- 随机打乱函数：tf.random.shuffle()
- 创建序列
tf.range(start,limit,delta=1,datype)
参数依次为：起始数字，结束数字，步长，类型；前闭后开区间。
依次获取形状，元素总数，维度。
依次获取维度，形状，元素数据类型。
