tensorflow创建一个空的特定维度的张量

在TensorFlow中创建一个空的特定维度的张量，可以使用`tf.zeros`函数。这个函数允许你指定张量的形状，然后它会创建一个所有元素值都为0的张量，这个张量的元素类型默认为`float32`，也可以通过参数指定为其他类型。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个1行3列的二维张量
empty_tensor_2d = tf.zeros([1, 3])

# 创建一个3行2列4维的四维张量
empty_tensor_4d = tf.zeros([3, 2, 1, 4])

# 运行TensorFlow的会话（session），获取张量的值
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(sess.run(empty_tensor_2d))  # 输出: [[0. 0. 0.]]
    print(sess.run(empty_tensor_4d))  # 输出: [[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] ...]

需要注意的是，从TensorFlow 2.0开始，推荐使用Eager Execution模式，此时不再需要显式创建会话（session）来获取张量的值，可以直接运行并打印张量。

import tensorflow as tf

# 创建张量
empty_tensor_2d = tf.zeros([1, 3])

# 在Eager Execution模式下，可以直接打印张量的值
print(empty_tensor_2d)  # 输出: tf.Tensor([[0. 0. 0.]], shape=(1, 3), dtype=float32)