tensorflow005_张量操作的api

生成张量

固定值张量

tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)

创建所有元素设置为零的张量。此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量。

tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)

给tensor定单张量（），此操作返回tensor与所有元素设置为零相同的类型和形状的张量。

tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)

创建一个所有元素设置为1的张量。此操作返回一个类型的张量，dtype形状shape和所有元素设置为1。

tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)

给tensor定单张量（），此操作返回tensor与所有元素设置为1 相同的类型和形状的张量。

tf.fill(dims, value, name=None)

创建一个填充了标量值的张量。此操作创建一个张量的形状dims并填充它value。

tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')

创建一个常数张量。

import tensorflow as tf
zer = tf.zeros([2, 3])
tensor5 = tf.constant(0.5, shape = [2, 3])
with tf.Session() as sees:
    print(sees.run(tensor5))
    print(sees.run(zer))

随机值张量
一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数，能够模拟等概率出现的情况，例如 扔一个骰子，1到6点的概率应该相等，但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的，例如20岁成年人的体重分布等。

假如我们在制作一个游戏，要随机设定许许多多 NPC 的身高，如果还用Math.random()，生成从140 到 220 之间的数字，就会发现每个身高段的人数是一样多的，这是比较无趣的，这样的世界也与我们习惯不同，现实应该是特别高和特别矮的都很少，处于中间的人数最多，这就要求随机函数符合正态分布。

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

从正态分布中输出随机值，由随机正态分布的数字组成的矩阵

tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

从截断的正态分布中输出随机值，和 tf.random_normal() 一样，但是所有数字都不超过两个标准差