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

建立一個張量填充指定的常數。

引數：

dims: 整數型別的列表物件，或者一維張量，表示行列形式。

value: 填充的常量（0維張量）

返回值：

填充指定的張量常量。

例子：

#python 3.5.3  蔡軍生  
#http://edu.csdn.net/course/detail/2592  
#

import tensorflow as tf

#建立張量常量
x = tf.fill([2,10], 9.)

#顯示它的值
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
print(x.eval())
 

結果輸出：

====================== RESTART: D:/AI/sample/tf_1.21.py ======================

[[ 9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.]

 [ 9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.]]

>>>

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

建立一個張量常量。

引數:

value: 常數或者常數列表。

dtype: 結果張量的資料型別。

shape: 張量的行列形式，可選。

name: 常量的名稱，可選。

verify_shape: 檢驗張量的行列形式是否正確。

返回值:

一個常量的張量。

例子：

#python 3.5.3  蔡軍生  
#http://edu.csdn.net/course/detail/2592  
#

import tensorflow as tf

#建立張量常量
x = tf.constant(9,shape=[2,10],dtype=tf.float32)
y = tf.constant(9,shape=[2,10],dtype=tf.int32)
z = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,9],shape=[3,3],dtype=tf.float32)
#顯示它的值
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print(x.eval())
    print(y.eval())
print(z.eval())
 

結果輸出：

====================== RESTART: D:/AI/sample/tf_1.22.py ======================

[[ 9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.]

 [ 9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.  9.]]

[[9 9 9 9 9 9 9 9 9 9]

 [9 9 9 9 9 9 9 9 9 9]]

[[ 1.  2.  3.]

 [ 4.  5.  6.]

 [ 7.  8.  9.]]

>>> 

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