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目录1数值型01任务字符串型02任务布尔型03任务1数值型1数值型数值型数据是TensorFlow中最常见的数据类型，标量、向量、矩阵、张量等都属于数值型。（1）标量标量的创建可以使用python语言创建，也可以使用TensorFlow框架创建，TensorFlow使用tf.constant()函数创建标量。示例：1数值型（2）向量向量是n个实数的有序集合，如[1,2.,3.3]是维度数为1，shape

=(3,)的向量，TensorFlow使用tf.constant()函数创建向量，示例：1数值型（3）矩阵矩阵是n行m列实数的有序集合。维度为2，shape为(n,m)，TensorFlow使用tf.constant()函数创建矩阵，示例：1数值型（4）张量所有维度大于2的数组统称为张量。张量的每个维度也做轴（Axis），一般维度代表了具体的含义，例如shape为(2,32,32,3)的张量一共有4维，如果表示图片的数据，2代表2张图片，32代表了高、宽都是32，3代表了RGB共3个通道。TensorFlow使用tf.constant()函数创建张量，示例：2字符串型2字符串型除了丰富的数值类型外，TensorFlow还支持字符串(String)类型的数据，TensorFlow通过tf.constant()函数传入字符串对象即可创建字符串类型的张量，在tf.string模块中，提供了许多处理字符串数据的函数，如：大写化upper()，小写化lower()，拼接join()，长度length()，切分split()：3布尔型2布尔型为了方便表达比较运算操作的结果，TensorFlow还支持布尔类型(bool)的张量。布尔类型的张量只需要传入Python语言的

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