tensorflow2中设置张量

在 TensorFlow 2 中，您可以使用 `tf.constant()` 函数来创建张量。例如，以下代码创建一个张量：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为 [2, 3]，元素都为 0 的张量
tensor = tf.constant(0, shape=[2, 3])
print(tensor)

输出：

tf.Tensor(
[[0 0 0]
 [0 0 0]], shape=(2, 3), dtype=int32)

您可以使用 `tf.Variable()` 函数来创建一个可变的张量，这个张量的值可以被更改。例如，以下代码创建一个可变的张量：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为 [2, 3]，元素都为 0 的可变张量
tensor = tf.Variable(tf.zeros(shape=[2, 3]))
print(tensor)

输出：

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32, numpy=
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

您还可以使用其他函数来创建张量，例如 `tf.ones()` 函数可以用来创建所有元素为 1 的张量。具体来说，您可以使用以下函数来创建张量：

- `tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')`：创建一个不可变的张量。
- `tf.Variable(initial_value=None, trainable=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, import_scope=None, constraint=None)`：创建一个可变的张量。
- `tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)`：创建所有元素为 1 的张量。
- `tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)`：创建所有元素为 0 的张量。
- `tf.eye(num_rows, num_columns=None, dtype=tf.float32, name=None)`：创建一个单位矩阵。

除此之外，还有很多其他的函数可以用来创建张量，具体可以参考 TensorFlow 2 的文档。