Tensorflow的基本数据类型有：数值型、字符串型和布尔型。

1、数值型

数据类型 - 图1
注意： TensorFlow中将以上统称为张量，不作严格区分，可以通过type()函数获得数值的类型，tf.is_tensor()函数判断数值是否是张量。
总结 ：张量是一个多维数组，张量属性包括：ndim(维度)、shape(形状)和dtype(类型)。tf.Tensors对象可以驻留在加速器内存中(如GPU)。TensorFlow提供了丰富的操作库，用于生成和使用张量。

1.1 张量创建

张量创建通过tf.constant()来实现。
tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const' )
（1）0维

  1. import tensorflow as  tf
  2. #0维
  3. scalar_tf=tf.constant(3.14)
  4. type(scalar_tf),tf.is_tensor(scalar_tf) #查看张量类型及是否是张量

image.png
（2）1维

  1. #1维
  2. vec_tf=tf.constant([3.14,0,1])
  3. type(vec_tf),tf.is_tensor(vec_tf)

（3）2维

  1. #2维
  2. Max_tf=tf.constant([[3.14,0,1],[6.28,0,2]])
  3. type(Max_tf),tf.is_tensor(Max_tf)

（4）3维

  1. #3维
  2. Tensor_tf=tf.constant([[[3.14,0,1],[6.28,0,2]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
  3. type(Tensor_tf),tf.is_tensor(Tensor_tf)
  1. Tensor_tf # 显示tensor内容

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