这篇文章主要介绍TensorFlow神经网络中张量与变量的概念分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
张量：TensorFlow的张量是n维数组，类型为tf.Tensor。
标量：一个数字 （0阶张量）
向量：一维数组 （1阶张量）
矩阵：二维数组 （2阶张量）
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#创建常数张量
a = tf.constant(3.0)
print(a)
#创建常数张量
a = tf.constant(3.0)
print(a)
#创建张量数组
#0：
array_0 = tf.zeros(shape=[3,3]) #3*3数组（0）
#1：
array_1 = tf.ones(shape=[3,3]) #3*3数组（1）#随机：
array_random = tf.random_normal(shape=[2,3], mean=1.75, stddev=0.12)
# 2*3数组 均值(1.75) 标准差
查看张量值：张量.eval()
#会话（查看张量）
with tf.Session() as sess:
print(a.eval())
print(array_0.eval())
print(array_1.eval())
print(array_random.eval())
#修改张量类型
array_0 = tf.cast(array_0, tf.int32)
注：属于动态改变张量，需要张量元素个数固定。
#修改张量形状
array_random = tf.reshape(array_random, shape=[3,2])修改前：
修改后：
# 张量（创建与修改）
import tensorflow as tf
# 创建张量
def Create_Tensor():
# 创建常数张量
a = tf.constant(3.0)
print(a)
# 创建张量数组
# 0：
array_0 = tf.zeros(shape=[3, 3]) # 3*3数组（0）
# 1：
array_1 = tf.ones(shape=[3, 3]) # 3*3数组（1）
# 随机：
array_random = tf.random_normal(shape=[2, 3], mean=1.75, stddev=0.12)
# 2*3数组 均值(1.75) 标准差
# 会话（查看张量）
with tf.Session() as sess:
print(a.eval())
print(array_0.eval())
print(array_1.eval())
print(array_random.eval())
# 修改张量
def Modify_Tensor():
global array_0, array_random
print('修改后的：')
# 修改张量类型
array_0 = tf.cast(array_0, tf.int32)
# 修改张量形状
array_random = tf.reshape(array_random, shape=[3, 2])
# 会话（查看张量）
with tf.Session() as sess:
print(array_0.eval())
print(array_random.eval())
# 创建张量
Create_Tensor()
# 修改张量
Modify_Tensor()# 定义变量
a = tf.Variable(initial_value=2)
b = tf.Variable(initial_value=4)
c = tf.add(a,b)TensorFlow的变量必须初始化，否则会报错。
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()# 开启会话
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(c))
# 变量
import tensorflow as tf
# 定义变量
a = tf.Variable(initial_value=2)
b = tf.Variable(initial_value=4)
c = tf.add(a,b)
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(c))以上是“TensorFlow神经网络中张量与变量的概念分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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