Python TensorFlow，张量，张量的形状、类型、阶

张量是一个类型化的N维数组（tf.Tensor）,由三部分组成：名字，形状，数据类型。

张量的阶：

张量的数据类型：

---

demo.py（张量的属性，shape形状，name名字，op操作）：

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'  # 设置警告级别


a = tf.constant(5.0)
print(a)  # Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)

# 会话
with tf.Session() as sess:
    # 张量的属性
    print(a.shape)  # ()    ()表示标量，(5)表示长度为5的一维数组，(5,6)表示二维，(5,6,7)表示三维
    print(a.name)  # Const:0   表示Const操作符的第一个输出
    print(a.op)  # 张量的操作名
    '''
    name: "Const"
    op: "Const"
    attr {
      key: "dtype"
      value {
        type: DT_FLOAT
      }
    }
    attr {
      key: "value"
      value {
        tensor {
          dtype: DT_FLOAT
          tensor_shape {
          }
          float_val: 5.0
        }
      }
    }
    '''
    # 张量所属的计算图
    print(a.graph)  # <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x7ff0f2295d68>