初始化数据:

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf a = tf.zeros([3, 4], tf.int32)
# [[0 0 0 0]
# [0 0 0 0]
# [0 0 0 0]] b = tf.zeros_like(a) #按照a的结构
# [[0 0 0 0]
# [0 0 0 0]
# [0 0 0 0]] c = tf.ones_like(a) #按照a的结构
# [[1 1 1 1]
# [1 1 1 1]
# [1 1 1 1]] d = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# [1 2 3 4 5 6 7] e = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3])
# [[-1. -1. -1.]
# [-1. -1. -1.]] f = tf.linspace(10.0, 12.0, 3, name="linspace")
# [ 10. 11. 12.] g = tf.range(start=3, limit=18, delta=3)
# [ 3 6 9 12 15] norm = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4,seed=1) #高斯分布
# [[ -4.24527264 4.93839502 -0.73868251]
# [-10.7708168 -0.60300636 1.36489725]] c = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) #shuffle
shuff = tf.random_shuffle(c) with tf.Session() as sess:
print (sess.run(g))

  循环打印:

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf state = tf.Variable(0) #初始化
new_value = tf.add(state, tf.constant(1)) #加一
update = tf.assign(state, new_value) #更新 with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer()) #在会话里初始化全局变量
print(sess.run(state)) #打印state
for _ in range(3):
sess.run(update) #执行循环
print(sess.run(state)) #打印state
#
#
#
#

  numpy转TensorFlow格式:

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = np.zeros((3,3))
ta = tf.convert_to_tensor(a)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ta))
# [[ 0. 0. 0.]
# [ 0. 0. 0.]
# [ 0. 0. 0.]]

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