完成Tensor（张量）的基本操作，包括张量的创建、张量的数学运算、张量元素的操作、张量序列的创建、常数张量的创建以及随机张量的创建。

在Python的TensorFlow库中，完成张量（Tensor）的基本操作如下：

1. **张量创建**:
- `tf.zeros` 或 `tf.ones`: 可以创建指定形状的全零或全一张量。
- `tf.fill`: 使用指定值填充张量。
- `tf.constant`: 创建一个不可变的张量，提供数据作为参数。

2. **数学运算**:
- `tf.add`, `tf.subtract`, `tf.multiply`, `tf.divide`: 进行基本算术运算，如加、减、乘、除。
- `tf.matmul` (矩阵乘法): 对于二维张量，用于矩阵乘法。
- `tf.sin`, `tf.cos`, `tf.exp`, etc.: 计算张量的三角函数和指数等。

3. **元素操作**:
- `tf.gather`, `tf.scatter`: 索引来访问特定元素或更新元素值。
- `tf.where`: 根据条件选择张量的一部分。

4. **张量序列**:
- `tf.range`: 创建一个等差数列的张量。
- `tf.reshape`: 改变张量的形状但保持总元素数量不变。

5. **常数张量**:
- 使用数值直接创建：例如 `tf.constant(10)` 或 `[1, 2, 3]`。

6. **随机张量**:
- `tf.random.uniform` 或 `tf.random.normal`: 分别生成均匀分布或正态分布的随机张量。
- `tf.random.seed`: 设置随机种子，以便于复现结果。