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tensor创建可以基于numpy，list或者tensorflow本身的API。 笔记直接上代码： notebook运行结果截图：
本次笔记主要使用reshape，transpose，expand_dim，和squeeze对tensor的形状和维度进行操作。 运行结果：
1、配置conda环境加速 https://wtl4it.blog.csdn.net/article/details/135723095 https://wtl4it.blog.csdn.net/article/details/135723095 2、tensorflow-gpu安装
关于broadcasting的介绍，参考这篇文章。 https://blog.csdn.net/python_LC_nohtyp/article/details/104097417 运行结果
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分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录 语法 参数 返回值 返回一个新的形状为 shape 的 tf.Tensor 且具有与 tensor 以同样的顺序和相同的值。 实例 输入： 如果 shape 的一个参数为是 -1 ，则计算该维度的大小，使总大小保持不变。特别是，若 shape 为 [-1] ，则将 tensor 展平为一
分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录 语法 参数 input ： tf.Tensor 或 tf.SparseTensor name ：[可选] 操作的名称 返回值 张量 input 的维度，是一个 int32 类型的张量 实例 输入： 输出： 函数实现
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分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录 语法 参数 initial_value ：[ Tensor ] 变量的初始值。初始值必须具有指定的形状，除非 validate_shape 被设置为 False 。也可以是一个不带参数的可调用函数，调用时返回初始值。在这种情况下， dtype 必须指定。 trainable ：[ bool ] 如果为
主要记录concat,stack,unstack和split相关操作的作用 运行结果：
